[Игорь Зуриев] ИИ-агенты для работы. Как собрать умного помощника за 4 занятия (2026)

За 4 занятия вы разберетесь, как устроены ИИ-агенты, и создадите умного помощника, который выполняет за вас реальные задачи.

Чем полезны ИИ-агенты и что они умеют?

ИИ-агенты — это ваши цифровые ассистенты в работе. Они получают задачу, сами определяют нужные шаги, находят данные и выдают готовый результат. Это следующий шаг «нейроэволюции». Команды уже сейчас «закрывают» ими часть ролей: аналитиков, методистов, линейных сотрудников.
ИИ-агенты снимают рутину и освобождают часы работы, ускоряют выполнение задач, снижают нагрузку на команду и помогают делать больше без переработок.

На курсе вы научитесь создавать полезных ИИ-агентов — без опыта программирования. Разберетесь в AI-моделях: ChatGPT, Gemini, Claude, DeepSeek, Qwen, YandexGPT, GigaChat. Узнаете, как исправлять ошибки, когда нейросети «тупят» и галлюцинируют. Увидите, что они уже умеют вместо человека.
А главное, прямо во время обучения пропишете сценарии автоматизации — для себя, команды или компании — и создадите ИИ-агентов под свои повседневные и рабочие задачи.

Что вы получите на курсе:

Теория: понимание, как устроены ИИ-агенты и нейросети (LLM)
Практика: умение промптить
Процесс: разбор кейсов и реальных рабочих процессов
Результат: готовый ИИ-агент, которого вы соберете сами

За 4 занятия вы:

Научитесь формулировать запросы к нейросети (промпты)
Изучите разные ИИ-модели: ChatGPT, Gemini, Claude, DeepSeek, Qwen, Yandex.GPT, GigaChat
Создадите ИИ-агента, с помощью которого клиенты смогут получать информацию и заказывать услуги
Настроите ИИ-ассистента для общения с клиентами из базы Google Sheets по почте
Освоите ИИ-платформы для автоматизации бизнес-процессов (make.com, n8n)
Узнаете принципы работы ИИ-агентов с логикой, памятью, сценариями и интеграцией со сторонними сервисами

Программа курса:

Занятие 1. Искусство промпт-инжиниринга

Учимся правильно формулировать промпты
Используем эффективные техники промпт-инжиниринга: ACDQ, Zero-shot, Few-shot и другие
Обзор возможностей нейросетей в 2026 году
Практика: создадим промпты для генерации контента, резюмирования, ответов на вопросы и под другие задачи.
Результат: освоены базовые и продвинутые техники промптинга, которые помогут делегировать нейросетям бизнес-задачи.

Занятие 2. Умный ИИ-ассистент с базой знаний в ChatGPT

Принципы создания агентов на платформе OpenAI
Создаем ИИ-ассистента для повторяющихся задач
Интегрируем свою базу знаний и пишем системные инструкции
Задаем сценарии взаимодействия и настройки для разных задач
Практика: создадим простого ИИ-агента, который выполняет рабочие задачи в интерфейсе ChatGPT.
Результат: создана первая ИИ-автоматизация — работающий ассистент с вашей базой знаний и персональными сценариями.

Занятие 3. Создание умных чат-ботов с интегрированным ИИ

Принципы создания интерактивных ИИ чат-ботов в телеграме
Научим чат-бота обрабатывать пользовательские запросы с помощью ИИ, поддерживать диалог и запоминать историю общения с пользователем
Практика: разработаем чат-бота в телеграме с интегрированным ИИ.
Результат: настроим чат-бота, который может автономно общаться с пользователями; создадим продвинутую цепочку автоматизации с интеграцией нескольких сервисов; научимся составлять сценарии для ИИ-агентов.

Занятие 4. Создание ИИ-агента для бизнеса в n8n

Сделаем умного ИИ-агента для записи клиентов на консультацию
Подключим память ИИ-агента в n8n и Google Calendar
Настроим логику работы агента
Тестируем различные сценарии работы
Практика: создадим умного ИИ-агента, который консультирует клиентов и оформляет запись прямо в мессенджере
Результат: готовый ИИ-агент, которого можно внедрять в рабочую рутину и делегировать ему задачи.

Эксперт — Игорь Зуриев

11 лет в управлении крупными ИТ-проектами по автоматизации процессов (Международный аэропорт «Шереметьево», группа компаний «Лукойл», Проектный офис при Президенте Республики Узбекистан). 5 лет преподавания в сфере ИТ (Университет Иннополис, GeekBrains, City Business School, «СберОбразование», «Школа 21» и другие).