Мини-курс по Agno: создай личного ИИ-агента на Python [stepik] [Максим Рагалевич]

Bot

Администратор
Команда форума
23 Янв 2020
206,271
3,144
113
269049.jpg

Складчина: Мини-курс по Agno: создай личного ИИ-агента на Python [stepik] [Максим Рагалевич]​

Курс последовательно раскрывает секреты создания ИИ-агентов на Python.
Без сложного кода - только понятная теория, живая практика и реальные примеры.
Шаг за шагом ты соберёшь умного AI помощника, который умеет помнить, рассуждать и взаимодействовать с внешним миром.

Курс подходит даже новичкам в программировании.

Чему вы научитесь

  • Собирать ИИ агента с памятью и заданной целью.
  • Подключать к нему один или несколько инструментов для выполнения действий (tools).
  • Загружать дополнительные знания из внешних файлов (RAG).
  • Использовать полностью бесплатного AI помощника, который умеет не только общаться, но и выполнять команды.
  • Подключать вашего персонального агента как Телеграм-бота для работы и бесплатного общения 24/7.
О курсе
Ты хочешь научиться создавать настоящих ИИ-агентов, которые умеют не просто отвечать, а ставить цель, использовать инструменты, запоминать факты и действовать как умный помощник?
Тогда этот курс для тебя!

Ты познакомишься с Agno - современным Python-фреймворком, который позволяет просто и прозрачно собирать LLM-агентов прямо на чистом Python, без лишней магии и зависимостей.

Никакой сухой теории! Работающий код в каждом уроке.
Мы не будем ждать 10 уроков, чтобы запустить проект. Вы создадите своего первого агента в первый же вечер. В каждой теме - мини-проект, который остается в вашем портфолио.

И не пропустите наш следующий курс по продвинутой разработке на Agno с еще более крутыми материалами и проектами (в разработке).

Для кого этот курс
Для старшеклассников и студентов, увлекающихся Python, для начинающих и энтузиастов, интересующихся ИИ/LLM и для всех, кто хочет создавать не просто "чат-ботов", а продвинутых и эффективных AI агентов.

Начальные требования

  • ПК или ноутбук
  • Знакомство с базовыми конструкциями Python на уровне школьной программы
  • Желание учиться и экспериментировать
Наши преподаватели
Максим Рагалевич . Разработчик Python и исследователь ИИ. Создаю вместе со студентами умных агентов - просто, понятно, и с упором на результат.
Более 16 лет в IT: прошел путь от системного администратора и разработчика ПО до руководителя IT-отдела. Сейчас моя главная страсть - разработка ИИ-агентов и цифровых личностей.
Как проходит обучение

  • Простая пошаговая подача материала;
  • Теория, диалоговые вопросы и ответы;
  • Практика с реальными примерами кода;
  • Проверочные задания и чеклисты;
  • 5 полностью функциональных мини‑проектов;
  • Итоговый персональный ИИ-агент в Telegram;
  • Доступ в уникальный клуб создателей ИИ-агентов в ТГ.
Программа курса

Первое знакомство
Подготовка окружения
  1. Устанавливаем Python.
  2. Переходим на IDE PyCharm и готовим окружение.
  3. Создаём новый проект и устанавливаем Agno.
  4. Регистрируемся в OpenRouter и получаем токен доступа.
  5. OpenRouter: особенности работы в учебных проектах.
  6. Выбираем LLM-модель для агента.
Теория про ИИ-агентов и фреймворки
  1. Кто такие LLM-агенты и чем они отличаются от чат-ботов.
  2. Почему мы выбираем именно Agno.
  3. Безопасность и этика в работе с ИИ-агентами.
  4. Тестирование по пройденной теме.
Базовый агент: цель и диалог
  1. Теория: что такое цель агента и как она влияет на поведение.
  2. Практика: агент отвечает по цели и ведёт диалог.
  3. Разбор программы базового агента.
  4. Эксперименты и мини-задания.
  5. Тестирование по пройденной теме.
Память агента: я тебя не забуду
  1. Теория: что и как помнит твой агент.
  2. Практика: собираем агента, который нас помнит.
  3. Разбор программы агента с памятью.
  4. Эксперименты и мини-задания.
  5. Тестирование по пройденной теме.
Добавление знаний агенту
  1. Теория: мини-RAG как локальный источник знаний.
  2. Практика: embedder, индекс, вопросы по документу.
  3. Разбор программы агента с знаниями.
  4. Эксперименты и мини-задания.
  5. Тестирование по пройденной теме.
Продвинутый агент: инструменты и логирование
  1. Теория: инструменты агента.
  2. Практика: добавление и использование инструментов агентом.
  3. Разбор программы агента с инструментами.
  4. Теория: обработка ошибок и логирование.
  5. Эксперименты и мини-задания.
  6. Тестирование по пройденной теме.
Сборка итогового агента
  1. Практика: запускаем продвинутого помощника.
  2. Разбор программы и дальнейшие улучшения.
Подключение ИИ-агента к Телеграм
  1. Создание простого Telegram эхо-бота.
  2. Добавление кода итогового агента.
  3. Выбор хостинга и запуск агента.
Заключение
  1. Итоги и что дальше.
  2. Поделись своими впечатлениями.
В курс входят 40 уроков 26 тестов
Последнее обновление 08.04.2026
Цена 1350 руб.
Скрытая ссылка