Программирование [Daniel Moka] AI Agent Engineer (2026)

[Gatsby]

[Daniel Moka] AI Agent Engineer (2026)

Создавайте AI-агентов, которые работают вместо вас

AI Agent Engineer — практический курс для разработчиков, которые хотят перейти от простого использования ИИ к созданию полноценных автономных агентных систем.
Вместо изучения отдельных промтов вы освоите построение инфраструктуры вокруг AI-агентов: память, инструменты, проверки качества, циклы выполнения задач и механизмы автономной работы.
Курс построен вокруг реального проекта, где шаг за шагом создаётся цифровой AI-сотрудник, способный самостоятельно выполнять задачи разработки и автоматизации.

Для кого курс

• Software Engineers
• Backend-разработчики
• Frontend-разработчики
• Full Stack разработчики
• AI Engineers
• Team Leads
• Tech Leads
• Solution Architects
• CTO
• Основатели стартапов
• Специалисты по автоматизации процессов

Программа курса
Модуль 1. Основы Agent Engineering
Изучение принципов работы больших языковых моделей и агентных систем.
Темы:

• Prompt Engineering
• Context Engineering
• Harness Engineering
• Memory Engineering
• Loop Engineering
• Boundary Engineering

Результат
Понимание архитектуры современных AI-агентов и принципов управления ими.

Модуль 2. Harness Engineering
Построение среды, в которой работает агент.
Темы:

• Инструкции для агентов
• Skills
• Tools
• MCP
• Subagents
• Hooks

Результат
Создание управляемых AI-агентов с предсказуемым поведением.

Модуль 3. Verification Engineering
Контроль качества работы искусственного интеллекта.
Темы:

• Проверка результатов
• Тестирование AI-кода
• Mutation Testing
• Property Testing
• End-to-End Testing
• Quality Gates

Результат
Навык построения надёжной системы проверки работы AI.

Модуль 4. Review Engineering
Автоматизация процессов анализа кода.
Темы:

• AI Code Review
• Анализ плана реализации
• Проверка Pull Requests
• Поиск ошибок и рисков
• Снижение затрат на ревью

Результат
Сокращение времени проверки кода и повышение его качества.

Модуль 5. Memory Engineering
Создание памяти для AI-агентов.
Темы:

• Централизованные хранилища знаний
• Управление контекстом
• Организация памяти агентов
• Поддержание актуальности знаний
• Обмен знаниями между агентами

Результат
Создание долговременной памяти для агентных систем.

Модуль 6. MCP Engineering
Подключение агентов к внешним сервисам и данным.
Темы:

• MCP-серверы
• Локальные интеграции
• Удалённые интеграции
• Работа с API
• Лучшие практики MCP

Результат
Создание агентов, способных взаимодействовать с любыми корпоративными системами.

Модуль 7. Loop Engineering
Построение автономных циклов работы.
Темы:

• Agent Loops
• Планирование задач
• Самопроверка результатов
• Повторное выполнение
• Автономные процессы

Результат
Построение агентов, работающих без постоянного участия пользователя.

Практическая часть
В процессе обучения выполняются десятки практических заданий на реальном приложении.
Студенты создают:

• AI-помощников
• Автономных кодовых агентов
• Агентов с памятью
• Системы автоматической проверки
• Интеграции через MCP
• Самостоятельно работающих цифровых сотрудников

Что вы получите
После прохождения курса вы сможете:
Создавать AI-агентов с нуля
Строить многоагентные системы
Подключать инструменты и внешние сервисы
Создавать память для агентов
Автоматизировать процессы разработки
Контролировать качество AI-кода
Разрабатывать автономные AI-системы
Создавать цифровых сотрудников для бизнеса

Итог
AI Agent Engineer — это профессиональная программа по Agentic Engineering, которая обучает не просто использованию искусственного интеллекта, а построению полноценных автономных систем нового поколения. Курс даёт практические навыки создания AI-агентов, способных самостоятельно выполнять задачи, принимать решения и приносить реальную пользу в разработке программного обеспечения и бизнес-процессах.

Язык Английский
Подробнее:

Скачать:

Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.