✌🏻 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
Программа курса, полный состав спикеров и другие подробности 👈🏻
ВАЖНО! До 5 апреля на курс действует скидка, но свободные места могут закончиться раньше.
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.
💩7
🤔 Разрабатываете ИИ-агентов, но всё ещё не уверены в их стабильности и прогнозируемости?
Мы поговорили с десятками разработчиков ИИ-агентов и сделали отдельный курс по AgentOps.
🧠 На нём вы узнаете:
– как оптимизировать траты на токены;
– как на практике оценить качество работы агента;
– как «докручивать» RAG-системы без потери качества;
– как обеспечить устойчивость агента к сбоям внешних сервисов без падения всей системы и про многое-многое другое.
📅 Старт: 19 мая.
👥 Спикеры — практики с опытом в AI и Data Science в крупных IT-компаниях, таких как Яндекс, Huawei, МТС и др.
Длительность: 6-12 недель в зависимости от тарифа.
🔗 Программа курса и другие подробности
Мы поговорили с десятками разработчиков ИИ-агентов и сделали отдельный курс по AgentOps.
🧠 На нём вы узнаете:
– как оптимизировать траты на токены;
– как на практике оценить качество работы агента;
– как «докручивать» RAG-системы без потери качества;
– как обеспечить устойчивость агента к сбоям внешних сервисов без падения всей системы и про многое-многое другое.
📅 Старт: 19 мая.
👥 Спикеры — практики с опытом в AI и Data Science в крупных IT-компаниях, таких как Яндекс, Huawei, МТС и др.
Длительность: 6-12 недель в зависимости от тарифа.
🔗 Программа курса и другие подробности
💩4👍2
🤯 Представьте, что ваш AI-агент работает так же предсказуемо, как обычный микросервис. Звучит утопически, но это именно то, к чему должна прийти разработка в 2026 году.
Основная боль текущих реализаций — полная непредсказуемость поведения. Сегодня агент выполнил задачу за два шага, а завтра ушёл в рекурсию и потратил все лимиты.
Наш обновлённый курс «Разработка AI-агентов» научит, как приручить этот хаос с помощью
✅ Что вы получите:
— понимание того, как управлять логикой агента на уровне кода;
— навыки работы с
— готовые паттерны для обработки ошибок и галлюцинаций;
— опыт создания систем, которые реально экономят время.
Есть пара мест со скидкой до завтра, решайтесь 👈🏻
Основная боль текущих реализаций — полная непредсказуемость поведения. Сегодня агент выполнил задачу за два шага, а завтра ушёл в рекурсию и потратил все лимиты.
Наш обновлённый курс «Разработка AI-агентов» научит, как приручить этот хаос с помощью
Python и современных фреймворков. Мы не будем учить «общаться» с нейросетью, мы будем строить из неё надёжный инструмент.✅ Что вы получите:
— понимание того, как управлять логикой агента на уровне кода;
— навыки работы с
LangChain и библиотеками оркестрации;— готовые паттерны для обработки ошибок и галлюцинаций;
— опыт создания систем, которые реально экономят время.
Есть пара мест со скидкой до завтра, решайтесь 👈🏻
💩8❤1