Инженерия AI-агентов. С нуля до запуска в prod
Год выпуска: 2026
Производитель: balun.courses
Сайт производителя:
https://balun.courses/courses/ai
Автор: Антипов Дмитрий
Продолжительность: 10:21:50
Тип раздаваемого материала: Видеоурок
Язык: Русский
Описание: Прокачайте инженерные навыки в AI и разберитесь, как создавать надёжных, управляемых и масштабируемых AI-агентов, которые действительно работают в продакшене, а не только в демо. Курс помогает быстро перейти от экспериментов к системной разработке — с архитектурой, контролем поведения и продуманной инженерией.
Что делает этот курс уникальным
Вместо типичных «игрушечных» примеров вы шаг за шагом создадите реальную мультиагентную систему, разберёте её архитектуру, улучшите надёжность и внедрите механизмы контроля. Такой подход помогает понять, как строить AI‑решения, которые можно безопасно и предсказуемо использовать в продуктах и бизнес‑процессах.
Почему это важно
Большинство материалов про агентов объясняют только концепции — без инженерии.
Многие разработчики сталкиваются с хаотичным поведением моделей и отсутствием контроля.
Компании требуют надёжных и наблюдаемых AI‑систем, а не очередных экспериментальных ботов.
Кому подойдёт курс
Разработчикам
Если вы хотите внедрять AI‑агентов в инфраструктуру компании или создавать собственные решения, курс поможет закрыть ключевые пробелы:
минимизация галлюцинаций и ошибок
устранение зацикливания агентов
контроль расходов на API
создание структурированной архитектуры
Tech / Team‑лидам
Вы получите системное понимание того, как проектировать архитектуру AI‑агентных систем и контролировать качество их работы в команде.
AI‑продактам
Курс раскрывает, как устроена разработка агентов изнутри: какие есть ограничения, какие риски, какие паттерны работают. Это позволит эффективнее взаимодействовать с инженерами и лучше проектировать AI‑функциональность в продуктах.
Чему вы научитесь
Полный цикл создания AI‑агента
Вы пройдёте путь от идеи до продакшена и разберёте инженерные практики, которые делают систему надёжной:
Архитектура и проектирование
выбор архитектурных паттернов
построение пайплайнов и рабочих процессов
структурирование взаимодействия агентов
Предсказуемость и структурированность ответов
сокращение хаотичной генерации
получение детерминированных результатов
снижение ошибок модели
Работа с памятью и контекстом
многошаговая логика выполнения
отслеживание истории действий
постоянство поведения и целей
Observability и мониторинг
логирование действий агента
оценка качества ответов
контроль стоимости и метрик
Контроль и безопасность
ограничение полномочий и действий агента
защита от некорректных запросов
механизмы остановки и аварийного контроля
Создание мультиагентных систем
взаимодействие нескольких агентов
координация сложных процессов
распределение задач и ролей
Практика на реальном проекте
Каждый модуль курса сопровождается практикой на примере production‑ready мультиагентной системы. Вы увидите, как применяется теория, и получите шаблоны, которые сможете адаптировать под свои проекты.
Что вы создадите
рабочую архитектуру мультиагентной системы
наблюдаемого и контролируемого агента
базу для собственных AI‑инструментов или продуктов
Важно
Создаваемый агент — это инструмент, а не замена людям. Он помогает анализировать данные, оптимизировать процессы и автоматизировать сложные задачи, оставаясь полностью управляемым.
Содержание
Урок 1. Введение в концепцию агентов
Урок 2. Как агент думает и действует
Урок 3. Автономность память, стейт и контроль поведения
Урок 4. Катим в прод надежность, безопасность и остановка
Урок 5. Сложные задачи мультиагентность и координация
Файлы примеров: присутствуют
Формат видео: MP4
Видео: AVC, 1408x720, 16:9, 25.000 кадров/сек, 133 Кбит/сек
Аудио: AAC LC, 48.0 КГц, 128 Кбит/сек, 2 канала
