[Дмитрий Антипов] Иженерия AI-агентов с нуля до запуска в prod (2026)

Преподает Lead разработки AI-агентов, Группа Сбер (АБТ)
Научимся с нуля создавать и внедрять в процессы сложных AI-агентов на примере pet-проекта — мультиагентной системы с production-архитектурой:
памятью, стейтом, автономностью и мониторингом. Без low-code решений.

Как это все будет пошагово:

Урок № 1 Введение в концепцию агентов:

AI-агенты — самая хайповая концепция, но именно поэтому этим словом
называют все подряд: и простого чат-бота с промптом, и любой скрипт с
 вызовами LLM.
Агенты гораздо глубже и сложнее.
В этом модуле разбираемся, что такое агент на самом деле, почему это не фреймворк и не SDK, и закладываем архитектурный фундамент,
на котором будет стоять все остальное

Урок № 2 Как агент думает и действует:

«Агент работает, но так себе» — мы не уверены, что задача вообще закончится успехом.
В этом уроке строим когнитивный и execution-слой как инженерные компоненты

Урок № 3 Автономность: память, стейт и контроль поведения:

Добавляем агенту все, чтобы отправить его в свободное плавание:
память, состояние и контроль. Здесь мы превращаем реактивную систему в
управляемую и автономную

Урок № 4 Катим в прод: надежность, безопасность и остановка:

Демо прощает все, а прод — нет. В этом уроке делаем агента, которому можно доверять: ошибки, безопасность, наблюдаемость, стоимость,
измеримость и обязательные stop conditions

Урок № 5 Сложные задачи: мультиагентность и координация

Из чего состоит курс:

5 онлайн-уроков в ZOOM. Живые созвоны — длятся по 1.5−2 часа и проходят раз в неделю в свободное от работы время. Есть запись.

Домашние задания:

Пишем агента самостоятельно, ошибаемся, пробуем еще раз и сравниваем свои действия с действиями преподавателя.
Обучение через ошибки — лучший способ обучаться и закреплять материал практике.

Q&A-сеccии:

Online-встречи для ответов на вопросы. Фидбек дает преподаватель — никаких кураторов и помощников.