Инженерия AI-агентов: с нуля до запуска в prod [balun.courses, Антипов Дмитрий]

[Elliot]

Инженерия AI-агентов: с нуля до запуска в prod [balun.courses, Антипов Дмитрий]


На курсе вы научитесь создавать и внедрять сложных AI-агентов в реальные процессы — без low-code инструментов и магии «чёрного ящика». Вместо игрушечных примеров мы разберём полноценный pet-проект — мультиагентную систему с production-архитектурой: памятью, состояниями, автономностью, наблюдаемостью и контролем работы.

Вы увидите, как на самом деле проектируются AI-агенты, которые можно использовать в продуктах, внутренних инструментах компании или собственных проектах.

Главная цель курса — показать архитектуру и инженерные практики, позволяющие создавать управляемые, предсказуемые и безопасные AI-системы, а не очередного чат-бота, который галлюцинирует и сжигает бюджет.

Кому подойдёт курс
Разработчикам, которые:

1. Хотят научиться внедрять AI-агентов в инфраструктуру компании или использовать их в собственных проектах.

2. Уже пробовали писать агентов, но столкнулись с проблемами:

галлюцинации моделей
зацикливание агентов
неконтролируемые расходы на API
хаотичная архитектура системы
Также курс будет полезен
Tech / Team-лидам

Вы узнаете лучшие практики проектирования архитектуры AI-агентов и сможете строить такие системы внутри команды.

AI-продактам

Увидите процесс разработки AI-агентов изнутри, лучше поймёте ограничения технологий и сможете эффективнее работать с инженерами.

Чему вы научитесь
В ходе курса вы разберёте полный цикл разработки AI-агента и научитесь:

1. Проектировать архитектуру реального AI-агента с учётом инженерных best practices.

2. Получать предсказуемые и структурированные ответы вместо хаотичной генерации модели.

3. Работать с памятью и контекстом агента чтобы он:

не повторялся
помнил предыдущие шаги
вёл задачу как процесс.
4. Встраивать observability и мониторинг чтобы отслеживать:


качество ответов
ошибки
стоимость работы агента.
5. Контролировать и ограничивать поведение агента чтобы:

безопасно останавливать выполнение
запрещать деструктивные действия
не сжигать бюджет.
6. Строить мультиагентные системы где несколько агентов:

взаимодействуют
координируют задачи
выполняют сложные процессы.
Практика на реальном проекте
Все темы курса разбираются на примере реальной системы — мультиагентного AI-проекта с production-архитектурой.

Но важно понимать:

Этот агент — не попытка заменить людей, а инструмент для получения инсайтов и автоматизации задач.

Он создаётся как:

демонстрация возможностей современных AI-агентов
инженерный пример архитектуры
основа, которую можно адаптировать под свои проекты.




СКАЧАТЬ

Что бы скачивать сливы курсов и складчины вы должны зарегистрироваться