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:
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:
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:
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
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.
- качество ответов
- ошибки
- стоимость работы агента.
- безопасно останавливать выполнение
- запрещать деструктивные действия
- не сжигать бюджет.
- взаимодействуют
- координируют задачи
- выполняют сложные процессы.
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.