Создание ИИ агентов с реальными навыками и инструментами работы

69 уроков Продвинутый
Создавайте автономных ИИ-агентов, которые думают, планируют действия и решают сложные задачи самостоятельно.

Купить за 59 000 ₽ Написать менеджеру

Требуется завершённый курс по автоматизации

Идеально подходит, если вы...

Продвинутые разработчики
Хотите строить интеллектуальных помощников нового поколения.
AI-энтузиасты
Ищете переход от простых чат-ботов к думающим системам.
Техно-предприниматели
Планируете запускать AI-стартапы с автономной логикой.
Исследователи и студенты
Стремитесь понять архитектуру современного искусственного интеллекта.

На курсе мы изучим...

Основы агентов
- Архитектура
- n8n
- Планирование
- Память
- Базовые связки
- Стандартные инструменты
Инструменты и действия
- Работа с API
- Веб-скрапинг
- Поиск
- MCP сервера
- Встроенные инструменты
Память и контекст
- Векторные базы данных
- RAG
- Долгосрочная память
- Персонализация
- Обучение
Планирование задач
- Алгоритмы
- Декомпозиция
- Цепочки
- Ветвления
- Оптимизация
- Приоритеты
Мульти-агентные системы
- Координация
- Иерархии
- Роли
- Взаимодействие
- Конфликты
- Консенсус
Специализированные агенты
- Код-ревью
- Исследования
- Продажи
- Аналитика
- Творчество
- Поддержка
Безопасность и масштабирование
- Ограничения
- Мониторинг
- На собственном хостинге
- Настройка на VPS
- Соответствие 152-ФЗ

Программа курса

Основы агентов
Изучите фундаментальные принципы создания ИИ-агентов. Освойте архитектуру autonomous agents, популярные фреймворки и принципы планирования, памяти и целеполагания.
12 дней
Что изучим:
1. 1. Архитектура ИИ-агентов: компоненты, принципы работы и жизненный цикл
2. 2. Введение в LangChain: установка, основные концепции и первый агент
3. 3. LangChain Agents: типы агентов, chains и их настройка
4. 4. AutoGPT: создание автономных агентов с самостоятельным планированием
5. 5. ReAct (Reasoning + Acting): методология рассуждений и действий
6. 6. Алгоритмы планирования: стратегии принятия решений и выбора действий
7. 7. Системы памяти: краткосрочная, долгосрочная и рабочая память агентов
8. 8. Механизмы целеполагания: определение, приоритизация и достижение целей
9. 9. Петли обратной связи: self-reflection и улучшение производительности
10. 10. Обработка ошибок и восстановление: graceful degradation в агентах
11. 11. Метрики эффективности: измерение качества работы и принятия решений
12. 12. Практическое создание первого полнофункционального агента
Инструменты и действия
Научитесь подключать внешние инструменты и API к вашим агентам. Создайте арсенал функций для работы с данными, вычислениями и внешними сервисами.
10 дней
Что изучим:
1. 1. Function Calling: основы, структура и создание custom functions
2. 2. Продвинутый Function Calling: параллельные вызовы и обработка результатов
3. 3. Интеграция с внешними APIs: REST, GraphQL и authentication
4. 4. Веб-скрапинг для агентов: Beautiful Soup, Selenium и anti-detection
5. 5. Работа с файлами: чтение, запись, обработка различных форматов
6. 6. Математические вычисления: создание калькулятора и решение уравнений
7. 7. Системы поиска: интеграция Google Search, Bing и специализированных API
8. 8. Обработка изображений: анализ, генерация и модификация визуального контента
9. 9. Работа с базами данных: SQL запросы и NoSQL операции через агентов
10. 10. Создание пользовательских инструментов: архитектура и best practices
Память и контекст
Создайте системы памяти для ваших агентов, способные сохранять знания, обучаться из опыта и персонализироваться под пользователей.
8 дней
Что изучим:
1. 1. Vector Databases: основы, векторизация и similarity search
2. 2. Настройка Pinecone, Weaviate и ChromaDB для агентов
3. 3. RAG (Retrieval Augmented Generation): архитектура и имплементация
4. 4. Продвинутый RAG: chunking стратегии и optimization техники
5. 5. Долгосрочная память: сохранение и извлечение исторических данных
6. 6. Персонализация агентов: адаптация под предпочтения пользователей
7. 7. Continuous Learning: обучение агентов на основе взаимодействий
8. 8. Управление контекстом: token limits и context compression
Планирование задач
Освойте алгоритмы планирования, которые позволят вашим агентам разбивать сложные задачи на простые шаги и эффективно их выполнять.
9 дней
Что изучим:
1. 1. Алгоритмы планирования: A*, Dijkstra и их применение в ИИ-агентах
2. 2. Декомпозиция задач: разбивка сложных целей на подзадачи
3. 3. Chain-of-Thought: создание цепочек рассуждений для сложных задач
4. 4. Ветвления и условная логика: if-else структуры в планировании
5. 5. Оптимизация планов: поиск наиболее эффективных путей решения
6. 6. Система приоритетов: ранжирование задач по важности и срочности
7. 7. Динамическое планирование: адаптация планов в реальном времени
8. 8. Планирование в условиях неопределенности: работа с неполной информацией
9. 9. Временное планирование: scheduling и управление дедлайнами
Мульти-агентные системы
Создайте команды агентов, которые работают совместно, распределяют задачи и принимают коллективные решения для решения комплексных проблем.
8 дней
Что изучим:
1. 1. Архитектура мульти-агентных систем: топологии и паттерны взаимодействия
2. 2. Координация агентов: протоколы общения и синхронизация действий
3. 3. Иерархические структуры: создание управляющих и исполнительных агентов
4. 4. Распределение ролей: специализация агентов и разделение обязанностей
5. 5. Механизмы взаимодействия: message passing и shared memory
6. 6. Разрешение конфликтов: стратегии урегулирования споров между агентами
7. 7. Алгоритмы консенсуса: принятие коллективных решений
8. 8. Масштабирование команд: добавление и удаление агентов динамически
Специализированные агенты
Создайте агентов-экспертов для конкретных доменов: от анализа кода до творческих задач и клиентской поддержки.
8 дней
Что изучим:
1. 1. Агент для код-ревью: анализ качества, поиск багов и рефакторинг
2. 2. Исследовательские агенты: сбор информации, анализ и создание отчетов
3. 3. Продажные агенты: CRM интеграция, lead qualification и follow-up
4. 4. Аналитические агенты: обработка данных, выявление трендов и инсайтов
5. 5. Творческие агенты: генерация контента, дизайн и креативные решения
6. 6. Агенты поддержки: FAQ, escalation и customer satisfaction
7. 7. Финансовые агенты: анализ рынков, portfolio management и risk assessment
8. 8. HR-агенты: скрининг резюме, планирование интервью и onboarding
Безопасность и этика
Обеспечьте безопасную и этичную работу ваших агентов. Изучите ограничения, мониторинг и контроль автономных систем.
7 дней
Что изучим:
1. 1. Установка ограничений: sandboxing и контроль доступа агентов
2. 2. Системы мониторинга: логирование, алерты и аудит действий
3. 3. Обнаружение и устранение bias: справедливость и предвзятость в решениях
4. 4. Privacy protection: обработка персональных данных и GDPR compliance
5. 5. Контроль автономности: human-in-the-loop и emergency stop
6. 6. Валидация решений: проверка логики и корректности выводов
7. 7. Этические принципы: разработка moral framework для агентов
Деплой и масштабирование
Переведите ваших агентов в production среду. Настройте облачную инфраструктуру, CI/CD и мониторинг для enterprise-уровня.
7 дней
Что изучим:
1. 1. Облачное развертывание: AWS, GCP, Azure для ИИ-агентов
2. 2. Микросервисная архитектура: containerization и orchestration агентов
3. 3. Управление нагрузкой: load balancing и auto-scaling стратегии
4. 4. Production мониторинг: метрики производительности и health checks
5. 5. CI/CD пайплайны: автоматическое тестирование и деплой агентов
6. 6. Backup и disaster recovery: обеспечение отказоустойчивости систем
7. 7. Performance optimization: профилирование и оптимизация скорости работы