• TopKursy - РЕДКИЕ Удаленные КУРСЫ!

    Эксклюзивные материалы, недоступные на других источниках.

    Откройте доступ к уникальным знаниям прямо сейчас!

    Подробнее

Скоро! Соберите AI-агента с нуля — сначала руками, потом на фреймворках [Василий Исаев, Андрей Киселёв, Евгений Чернов]

Статус
В этой теме нельзя размещать новые ответы.
EGround

EGround

Редактор
Сообщения
64.204
Реакции
278

Складчина: Соберите AI-агента с нуля — сначала руками, потом на фреймворках [Василий Исаев, Андрей Киселёв, Евгений Чернов]​


upload_2026-7-3_19-37-30.png


Практический курс о технологиях, а не об одном фреймворке. Мы строим одного агента по нарастающей сложности и разбираем смежные технологии, чтобы вы умели делать всё руками и видели картину целиком.

Курс не про конкретного агента — он про технологии. Мы собираем одного агента на минимальном функционале, всё отлаживаем, «выкатываем в прод», а затем наращиваем сложность.

Параллельно разбираем смежные с агентом технологии, чтобы у вас сформировался широкий кругозор — и при этом умение делать всё руками.

Структура курса:

Две части: сначала рукопашка, потом фреймворки.
Сначала вы понимаете, как всё устроено внутри, а уже потом берёте индустриальные инструменты — осознанно, а не как чёрный ящик.

Часть 1. Рукопашка:

Всё делаем своими руками, без внешних фреймворков — даже evals пишем сами. Вы понимаете каждый слой агента, а не доверяете магии библиотек.

  • Работа с LLM напрямую через API
  • Structured outputs и tool-calling с нуля
  • Собственные метрики и оценка качества
  • Архитектуры агентов изнутри

Часть 2. Фреймворки:

Изучаем стандартные индустриальные инструменты и переносите на них то, что уже умеете делать руками.

  • Langchain
  • Langgraph
  • Langfuse / Arize Phoenix для observability
  • Деплой, MCP-серверы, мультиагентные системы

Программа:

Три преподавателя-практика ведут свои блоки: разработка агента, качество и оценка, фреймворки и деплой.

1. Василий Исаев — Разработка агента · рукопашка:

  • 1.1 Введение
    Prompt-engineering, работа с LLM через API.
  • 1.2 Structured outputs и tool-calling
    ReAct-агент, планировщик + исполнитель, память агента.
  • 1.3 RAG
    Поиск и работа со знаниями для агента.
  • 1.4 Архитектуры агентов
    Разбор примеров: harness, openclaw, nanoclaw.

2. Андрей Киселёв — Качество и оценка:

  • 2.1 Отладка и мониторинг
  • 2.2 Оценка качества, evaluation
  • 2.3 Методы повышения качества
    Борьба с галлюцинациями, guardrails.

3. Евгений Чернов — Фреймворки и деплой:

  • 3.1 Интеграция с веб-приложениями и деплой
    MCP-серверы.
  • 3.2 Langchain
  • 3.3 Langgraph
  • 3.4 Observability
    Langfuse (Arize Phoenix).
  • 3.5 Многоагентные системы
    Протокол A2A.

Агенты, которых вы построите:

Практические кейсы и примеры в каждой теме — вы выходите с работающим кодом, а не с конспектом.

  • Мини Claude Code
    Агент-кодер: читает задачу, правит файлы, запускает команды — упрощённая версия coding-агента.
  • Personal Ops Agent (OpenClaw-style)
    Агент для личных и рабочих операций в стиле OpenClaw.
  • Browser / GUI Agent
    Управляет браузером: открывает сайты, кликает, заполняет формы, собирает данные.
  • API Integration Agent
    По документации API строит маленькую интеграцию: клиент, endpoint, webhook, тесты.
  • QA / Testing Agent
    Сам пишет тест-кейсы, запускает Playwright / pytest, проверяет UI и заводит баг-репорт.

Преподаватели:

Василий Исаев

  • ML-инженер, AI enthusiast
  • Много работал с ассистентами — с реализацией и внедрением AI-сервисов. Работал в Точка Банк и Wildberries, в последнем месте активно внедряет AI-инструменты в процессы разработки.

Андрей Киселёв

  • Head of Product, который строил, ломал и чинил AI продукты
  • Строил AI-продукты в продакшне: от первых RAG в маленьких командах до платформ с миллионами вызовов агентов в день. Работал в Revolut и Yandex, где отвечал за внедрение AI-фич.
  • Истории и подходы из курса — то, что встречается в реальной разработке продуктов, с цифрами, ошибками и рабочими плэйбуками.

Евгений Чернов

  • MSc AI · Tech Lead AI в бигтехе
  • Преподаватель магистратуры ФКН НИУ ВШЭ «Искусственный интеллект», преподаватель ДПО НИУ ВШЭ. Лидирует e2e-разработку LLM-систем, агентов и внедряет LLMOps-практики в high-load системах.

Старт 28 июля

Цену установит организатор


Материал «Соберите AI-агента с нуля — сначала руками, потом на фреймворках [Василий Исаев, Андрей Киселёв, Евгений Чернов]», возможно, скоро появится на EGROUND.
Воспользуйтесь поиском, может быть, он уже опубликован.
 
Статус
В этой теме нельзя размещать новые ответы.
Сверху Снизу