Нейросети От AI-кодинга к AI Engineering - Минин (2026)

[Gatsby]

От AI-кодинга к AI Engineering​

Автор: Result University & Владилен Минин

Многие разработчики уже привыкли, что нейросеть дописывает функции и подсказывает решения. Дальше этого их работа с AI обычно не идёт. Этот урок от Result University и Владилена Минина показывает следующий шаг: как сделать из языковой модели не умное автодополнение, а управляемую часть приложения.

Урок пригодится тем, кого раздражают непредсказуемые ответы модели и кто хочет понимать, почему агент поступает именно так. Подбирать «волшебные» формулировки здесь не учат. Вместо этого на живом проекте с кодом на TypeScript разбирают инженерную сторону: инструменты агента, права доступа, контроль его действий и проверку результата.

Если вы собираетесь встраивать AI в реальные продукты или присматриваетесь к профессии AI-инженера, начните с этого урока. За одно занятие становится понятно, как устроены агентные системы и с чего начинать их разработку.

AI Engineering идёт следом за AI-кодингом. Задача уже не в том, чтобы попросить модель написать кусок кода. Нужно проектировать AI-системы, агентов, инструменты, проверки и архитектуру так, чтобы их можно было контролировать, развивать и готовить к production.

Что разбирается на уроке:
На реальном проекте показано, чем AI Engineering отличается от обычного использования AI для написания кода. Урок ведёт от готового AI-инструмента к собственному AI-агенту на TypeScript. По пути разбираются инженерные задачи, которые возникают вокруг языковой модели.

Главное внимание уделено не «магии промптов», а практической разработке. Как дать агенту инструменты, ограничить его доступ, следить за его действиями и проверять, что получилось.

Почему одного промпта мало:
Промпт помогает поставить задачу, но надёжной AI-систему сам по себе не делает. Когда у агента появляется доступ к инструментам, файлам, API или внешним сервисам, его поведением нужно управлять так же внимательно, как поведением любого другого компонента программы.

AI Engineering начинается там, где появляются архитектура, ограничения, валидация, наблюдаемость и проверка качества результата.

Ключевые темы урока:

• чем AI-кодинг отличается от AI Engineering;
• как устроен AI-агент и из каких частей он состоит;
• как подключать инструменты к агенту и управлять их использованием;
• как ограничивать доступ агента к действиям и данным;
• как проверять результат работы агента;
• как перейти от готовых AI-инструментов к собственной агентной системе на TypeScript.

Результат урока:
После урока станет понятен базовый слой AI Engineering. Как агент принимает решения и вызывает инструменты. Почему важно заранее задавать границы его возможностей. Как разработчик может держать работу AI-системы под контролем.

Также станет видно, что AI Engineering — это не разовый трюк и не набор промптов. Это полноценный инженерный подход к созданию приложений вокруг AI.

Связь урока с курсом AI Engineer:
В уроке разобран только базовый уровень. На курсе AI Engineer эта идея развивается по шагам: от простого агента на TypeScript к более сложной AI-системе и собственной Agentic OS.

Цель курса — научить не просто быстрее генерировать код, а строить программные системы вокруг AI. В таких системах есть инструменты, контекст, ограничения, проверки, логирование и архитектура, которую можно развивать дальше.

Чему вы научитесь на курсе:

• создавать собственных AI-агентов, а не только пользоваться готовыми инструментами;
• проектировать tools и использовать function calling;
• добавлять ограничения, валидацию и контроль действий агента;
• строить архитектуру, где разные агенты выполняют разные задачи;
• работать с MCP и подключать внешние инструменты, API и сервисы;
• использовать RAG и управлять контекстом AI-системы;
• добавлять observability и отслеживать, что именно делает агент;
• применять evals для проверки качества работы AI-системы;
• проектировать архитектуру AI-приложения и постепенно готовить её к production.

Кому будет полезен курс:
Курс рассчитан на разработчиков, которые уже работают с AI-инструментами и хотят подняться на уровень выше. Им важно понимать, как AI-агенты устроены внутри, и самим создавать AI-приложения, которыми можно управлять.

В первую очередь курс полезен:

• Frontend- и backend-разработчикам, которые хотят встроить AI в реальные продукты;
• TypeScript-разработчикам, которым интересно создавать агентные системы;
• инженерам, которые хотят разобраться в RAG, MCP, function calling, evals и observability;
• тем, кто хочет перейти от prompt engineering к полноценному AI Engineering.

Главная задача курса:
Основная цель — научиться строить программные системы вокруг AI и понимать, что происходит на каждом уровне. Это сама модель и инструменты, а также ограничения, проверки, данные и архитектура приложения.

Если хочется не просто пользоваться AI, а создавать свои AI-системы, управлять агентами и готовить их к реальным продуктовым сценариям, курс даёт для этого инженерную базу.

Для кого подойдёт:

• Разработчикам, которые пользуются Copilot, Cursor или ChatGPT и хотят понять, как устроены AI-агенты внутри
• Frontend- и backend-специалистам, которые планируют добавлять AI-функции в рабочие проекты
• TypeScript-программистам, которые хотят написать своего первого агента
• Тем, кто думает о переходе в профессию AI-инженера и ищет понятную точку входа
• Тимлидам и техлидам, которым нужно понимать, как контролировать AI-компоненты в продукте

Что получите:

• Понимание разницы между AI-кодингом и инженерным подходом к AI-системам
• Разбор устройства AI-агента: из каких частей он состоит и как вызывает инструменты
• Подходы к ограничению доступа агента и проверке результатов его работы
• Пример перехода от готового AI-инструмента к собственному агенту на TypeScript
• Общую картину того, что дальше изучают на курсе AI Engineer: MCP, RAG, evals, observability

Подробнее:

Скачать:

Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.