『LEGEND』
МЕСТНЫЙ
- Регистрация
- 11 Сен 2026
- Сообщения
- 201
- Реакции
- 0
Автор: Daniel Moka
Название: Инженер ИИ-агентов
Первый урок онлайн.
Практический видеокурс «Инженер ИИ-агентов» поможет разработчикам освоить агентную разработку и Agentic Engineering: научиться делегировать реальные инженерные задачи ИИ-агентам, управлять их поведением, проверять качество результата и внедрять агентные системы в повседневную разработку.
О курсе
Курс посвящён агентной инженерии — подходу к разработке программного обеспечения, при котором ИИ-агенты становятся не просто инструментами генерации кода, а управляемыми участниками рабочего процесса. Вы разберёте, как строить надёжную систему, где агент понимает контекст проекта, следует правилам репозитория, использует инструменты, выполняет задачи и проходит автоматизированные проверки.
Обучение построено вокруг реального приложения TicketBay. На его примере вы последовательно освоите ключевые уровни агентной разработки: промпты, управление контекстом, инструментальную среду, память, циклы выполнения, автоматизацию проверок и запуск автономного ИИ-сотрудника.
Чему вы научитесь
Понимать архитектуру ИИ-агентов
Вы разберётесь, как устроены агентные системы и какие компоненты влияют на качество их работы. Научитесь определять, где возникает проблема: в промпте, контексте, инструментальной среде, памяти, правилах репозитория или цикле выполнения агента.
Управлять агентами из репозитория
Вы научитесь настраивать поведение ИИ-агентов с помощью файлов правил, специализированных навыков, субагентов и хуков. Это позволит создавать воспроизводимые рабочие процессы, в которых агент придерживается архитектурных решений, стандартов проекта и требований команды.
Проверять код, созданный ИИ
Курс показывает, как не полагаться только на визуальное ревью, а выстраивать систему автоматизированной проверки результатов работы агента. Вы освоите:
• мутационное тестирование;
• тестирование на основе свойств;
• сквозное тестирование;
• проверки качества кода в CI;
• структурированную оценку Pull Request, созданных ИИ-агентом.
Вы будете понимать не только как запускать тесты, но и что именно они доказывают, где остаются риски и насколько можно доверять результату работы агента.
Сокращать время на проверку кода
Вы освоите подход, который помогает уменьшить объём ручного ревью без потери контроля над качеством. Вместо постоянной проверки каждого действия агента вы научитесь контролировать ключевые этапы:
• критическую проверку плана до начала реализации;
• независимое ревью готового решения;
• анализ изменений в каждом Pull Request;
• запуск автоматических проверок перед принятием результата.
Цель подхода — сократить время на проверку кода до десяти раз и при этом сохранить инженерную надёжность процесса.
Создавать память для ИИ-агентов
Вы научитесь организовывать долгосрочную память агентов с помощью отдельного репозитория Second Brain. Разберёте процессы сбора информации, классификации знаний, проверки актуальности и поддержки единого контекста между задачами.
Такая система помогает агентам учитывать предыдущие решения, использовать накопленные знания проекта и не начинать каждую задачу с нуля.
Запускать автономного ИИ-сотрудника
Вы научитесь разворачивать ИИ-агента на собственном сервере и настраивать его для автономной работы в режиме 24/7. Агент сможет выполнять порученные задачи, использовать подготовленные инструкции и инструменты, а также действовать в рамках заданных правил.
Программа и формат обучения
Курс сочетает видеоуроки, практические задания и готовые материалы для внедрения агентной разработки в реальные проекты.
• 10 модулей по основным уровням Agentic Engineering.
• 55 видеоуроков с субтитрами.
• 27 практических заданий.
• Отдельные Git-ветки для стартового состояния и готового решения.
• Практика на приложении TicketBay.
• Готовые конфигурации, шаблоны и инструменты для собственных проектов.
Практические материалы курса
Вместе с курсом вы получите комплект материалов, которые помогут быстрее внедрить ИИ-агентов в рабочий процесс разработки.
• Course Kit — набор руководств для агентов, библиотека хуков и готовые конфигурации ИИ-сотрудника.
• 10+ готовых Skills — специализированные инструкции для расширения возможностей агентов.
• Second Brain Template — шаблон репозитория для организации памяти и накопления знаний.
• The Agentic Coding Handbook — 90-страничное руководство по агентной разработке, дополняющее видеоматериалы.
Для кого этот курс
Курс подойдёт разработчикам программного обеспечения, которые уже используют ИИ-инструменты или хотят перейти от разовых запросов к системной работе с агентами.
Обучение будет особенно полезно тем, кто хочет:
• освоить профессию и навыки инженера ИИ-агентов;
• делегировать агентам сложные инженерные задачи;
• уменьшить количество ошибок и непредсказуемых результатов;
• автоматизировать проверку качества кода;
• настроить правила, навыки, хуки и память для агентных систем;
• интегрировать ИИ-агентов в существующий процесс разработки;
• создавать автономных ИИ-помощников для постоянной работы.
Что нужно для прохождения
Для комфортного обучения желательно иметь опыт разработки, понимать базовые принципы работы с Git, тестами, Pull Request и CI. Курс ориентирован на практику, поэтому основные концепции агентной инженерии изучаются через задачи, репозиторий и реальные сценарии разработки.
Результат обучения
После прохождения курса вы будете понимать, как проектировать, настраивать и контролировать рабочие процессы с участием ИИ-агентов. Вы научитесь управлять поведением агента, обеспечивать ему нужный контекст, проверять результаты работы и внедрять автоматизацию в существующие проекты.
Главный результат курса — способность превращать ИИ-агентов из инструментов генерации кода в управляемых инженерных помощников, которым можно уверенно делегировать реальные задачи разработки.
Частые вопросы
Курс подходит только для опытных разработчиков?
Курс рассчитан на разработчиков, которые уже знакомы с базовой инженерной практикой: репозиториями, тестами, ревью кода и CI. Глубокая экспертиза в ИИ не обязательна, потому что акцент сделан на практическом применении агентов в разработке.
Будет ли практика, а не только теория?
Да. Обучение построено вокруг практических заданий и работы с приложением TicketBay. Вы будете настраивать правила, проверять код, работать с памятью агентов и собирать собственные процессы агентной разработки.
Чем курс отличается от обучения промптингу?
Курс не ограничивается написанием промптов. Вы изучите полноценную инженерную систему: контекст, правила, инструменты, тестирование, память, автоматизацию и контроль качества результатов ИИ-агентов.
