😱 Если ваш продукт не умеет отдавать данные в формате, понятном AI-агенту, то вас просто не существует

Скрипт не будет кликать по красивым кнопкам в браузере, он уйдёт к конкуренту с нормальным API. Перестроить архитектуру под машинных клиентов — это уже не хайп, а необходимое условие сохранения конкурентоспособности.

Как адаптировать продукт и не исчезнуть из выдачи:

— интегрировать MCP и A2A-взаимодействие, чтобы агенты могли вас читать;
— научиться контролировать стоимость (лимиты, кэш, роутинг между моделями);
— настроить AgentOps: трейсинг, логирование и отлов регрессий.

Всё это ждёт вас на обновлённом курсе «Разработка AI-агентов». Мы специально сделали фокус на утилитарном инжиниринге и production-ready решениях.

Кстати, до 29 марта можно забрать курс с большой скидкой, и стоит поторопиться — мест на потоке всё меньше.

Зафиксировать цену и начать деплоить агентов без слива бюджета 👈

15 часов

✌🏻 У нас две новости — хорошая и плохая!

Хорошая: Ваших знаний, скорее всего, хватит, чтобы собрать рабочую демку AI-агента в Colab. 🫡

Плохая: Вы вряд ли выведете его в прод, не обанкротившись на токенах и не слив базу. 🤯

Для защиты от таких сценариев мы полностью пересобрали курс «Разработка AI-агентов». Теперь внутри плотная работа с экономикой ресурсов, дебаг через time-travel в LangGraph, извлечение данных из кривых сканов для RAG и комплаенс по 152-ФЗ.

Если всё ещё сомневаетесь, послушайте голосовое от спикера курса Влада Прошинского, где он объясняет, как правильно тестировать агентов перед релизом.

Программа курса, полный состав спикеров и другие подробности 👈🏻

ВАЖНО! До 5 апреля на курс действует скидка, но свободные места могут закончиться раньше.