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

[SlivInfoKurs]

Описание:
​

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.

Этот курс появится в скором времени на форуме kursstore.com Проверьте по поиску форума, возможно данный курс уже слит.

​