Если всё-таки ответ да, то

➡️ Ссылка на теорию по питончику

Почитали тут свежий отчёт по рынку ИИ-ускорителей в РФ: оказывается, 54% компаний тормозят внедрение ИИ исключительно из-за конских цен на инфраструктуру.

Ну, то есть написать пет-проект с вызовом API это задача на вечер, а вот запустить агента в продакшн так, чтобы он не сжёг бюджет отдела за неделю — суровая инженерия.

По сути, сейчас мало уметь собирать RAG. Нужно считать токены, настраивать time-travel дебаг в LangGraph и уметь роутить запросы на лету. Всё это мы учли в обновлённом курсе по разработке AI-агентов, где акцент сделан именно на AgentOps и жёсткий контроль ресурсов.

Также в программе:

— оценка качества, трейсинг и защита от деградации пайплайнов;
— мультиагентные паттерны и интеграция по протоколу MCP;
— локальный деплой Open Source под 152-ФЗ (когда данные нельзя выносить наружу).

Кажется, это единственный адекватный roadmap по переходу от блокнотов к enterprise-решениям.

Прямо сейчас можно урвать курс с увесистой скидкой (49 000 ₽ 62 990 ₽ за базовый тариф и 99 000 ₽ 124 990 ₽ за продвинутый трек), но стоит поторопиться — на потоке осталось всего 5 мест.

👉 Зафиксировать цену и начать собирать агентов, за которых не стыдно в проде