Программирование [RAG Pack] Основы ИИ-агентов: от архитектуры до собственной реализации (2026)

[Gatsby]

[RAG Pack] Основы ИИ-агентов: от архитектуры до собственной реализации (2026)

Introduction to Agents — практический курс, посвящённый архитектуре современных ИИ-агентов и принципам их разработки. За шесть интерактивных занятий вы пройдёте путь от понимания базовых компонентов агентных систем до создания собственного работающего ИИ-агента на Python.

Вы узнаете, как устроены ИИ-агенты изнутри, каким образом они рассуждают, используют память и внешние инструменты, планируют действия, принимают решения и оценивают результаты своей работы.

Главная особенность курса — изучение фундаментальных принципов агентной архитектуры без привязки к конкретным фреймворкам. Вместо использования готовых решений вы самостоятельно реализуете ключевые компоненты агента, чтобы понимать не только то, как он работает, но и почему он работает именно так.

Почему стоит изучить этот курс?
Большинство руководств по разработке ИИ-агентов начинаются со знакомства с определённым фреймворком. Такой подход позволяет быстро собрать работающее приложение, но зачастую оставляет без ответа важные вопросы:

• Как устроена внутренняя архитектура ИИ-агента?
• За что отвечает каждый компонент агентной системы?
• Каким образом языковые модели выполняют многошаговые задачи?
• Как агент использует память, инструменты и внешние источники информации?
• Почему агенты допускают ошибки и как находить причины сбоев?
• Как реализовать планирование, рефлексию и автономное выполнение задач?
• Как оценивать надёжность, качество и безопасность агентных систем?

Курс Introduction to Agents предлагает изучить эти механизмы на более фундаментальном уровне.
Вы начнёте с большой языковой модели (LLM), которая лежит в основе агента, и постепенно расширите её возможности, добавляя механизмы рассуждения, память, инструменты, планирование, выполнение действий, рефлексию и оценку результатов.
Каждый этап сопровождается практической реализацией на Python.
В результате вы получите не просто готового агента, а глубокое понимание архитектуры, которое сможете применять при работе с различными агентными фреймворками и инструментами.

Чему вы научитесь?
После прохождения курса вы сможете:

• Понимать архитектуру современных ИИ-агентов и назначение их основных компонентов.
• Различать традиционные приложения на основе LLM и автономные агентные системы.
• Разбираться в принципах работы языковых моделей и механизмах рассуждения.
• Реализовывать память агента и управлять контекстом взаимодействия.
• Подключать внешние инструменты и организовывать их вызов через LLM.
• Понимать основные концепции Model Context Protocol (MCP).
• Разрабатывать механизмы планирования и декомпозиции сложных задач.
• Создавать циклы автономного выполнения действий и корректировки планов.
• Использовать рефлексию для анализа промежуточных результатов.
• Оценивать качество, надёжность и безопасность агентных систем.
• Самостоятельно разрабатывать ИИ-агентов на Python без жёсткой зависимости от конкретного фреймворка.

Программа курса
Модуль 1. Что делает ИИ-агента агентом?
Преподаватель: Luis Serrano

Введение в архитектуру агентных систем и фундаментальные принципы их работы.
Вы разберётесь, чем ИИ-агент отличается от обычного приложения на основе большой языковой модели, какие компоненты необходимы для автономного поведения и каким образом они взаимодействуют между собой.

Основные темы:

• Что такое ИИ-агент.
• Отличия агентов от традиционных LLM-приложений.
• Основные компоненты агентной архитектуры.
• Принципы автономного выполнения действий.
• Базовая структура агентной системы.

Практика: создание первоначального каркаса ИИ-агента.

Модуль 2. Мозг агента: LLM и механизмы рассуждения
Преподаватель: Josh Starmer

Изучение языковых моделей как интеллектуальной основы агентных систем.
Вы познакомитесь с архитектурой LLM, принципами их обучения и механизмами рассуждения, которые позволяют агентам выполнять задачи, требующие нескольких последовательных шагов.

Основные темы:

• Архитектура больших языковых моделей.
• Основы обучения LLM.
• Принципы рассуждения языковых моделей.
• Многошаговое решение задач.
• Роль рассуждения в поведении ИИ-агента.

Практика: реализация ядра рассуждения агента.

Модуль 3. Память и инструменты ИИ-агента
Преподаватель: Chris McCormick

Разработка механизмов, позволяющих агенту сохранять информацию, получать необходимые данные и взаимодействовать с внешними инструментами.
Вы изучите принципы организации памяти, поиска информации, управления контекстом и вызова инструментов через языковую модель.
Также познакомитесь с концепциями, лежащими в основе протокола MCP.

Основные темы:

• Память в агентных системах.
• Поиск и извлечение информации (Retrieval).
• Управление контекстом (Context Engineering).
• Определение и описание инструментов.
• Вызов инструментов (Tool Calling).
• Основные концепции Model Context Protocol (MCP).
• Взаимодействие агента с внешними возможностями.

Практика: добавление памяти и механизмов использования инструментов в собственного ИИ-агента.

Модуль 4. Планирование, рефлексия и автономность
Преподаватель: Maarten Grootendorst

Изучение механизмов, благодаря которым ИИ-агенты способны самостоятельно организовывать выполнение сложных задач.
Вы разберётесь, как агент может разбивать большую задачу на отдельные действия, определять последовательность их выполнения, анализировать промежуточные результаты и изменять первоначальный план.

Основные темы:

• Декомпозиция сложных задач.
• Планирование последовательности действий.
• Организация автономного выполнения задач.
• Механизмы рефлексии.
• Анализ промежуточных результатов.
• Пересмотр и корректировка планов.
• Циклы планирования и выполнения действий.

Практика: реализация механизма планирования и цикла выполнения задач.

Модуль 5. Оценка качества ИИ-агентов
Преподаватель: Jay Alammar

Изучение подходов к тестированию и оценке полноценных агентных систем.
Вы узнаете, как анализировать не только конечный результат работы агента, но и последовательность действий, которые привели к этому результату.
Особое внимание уделяется надёжности, качеству выполнения задач и безопасности.

Основные темы:

• Принципы оценки агентных систем.
• Анализ конечных результатов.
• Оценка траекторий выполнения задач.
• Проверка надёжности агента.
• Оценка безопасности.
• Комплексный анализ работы агентной системы.

Практика: создание слоя оценки качества для разработанного агента.

Модуль 6. Вопросы и ответы с преподавателями
Преподаватели: команда RAG Pack

Заключительная интерактивная встреча с командой преподавателей курса.

Участники смогут задать дополнительные технические вопросы, обсудить особенности разработки ИИ-агентов, получить рекомендации по дальнейшему обучению и развитию карьеры.

Основные темы:

• Ответы на технические вопросы.
• Обсуждение архитектурных подходов.
• Практические рекомендации преподавателей.
• Вопросы профессионального развития.
• Дополнительные советы по работе с агентными системами.

Для кого предназначен курс?
Разработчики программного обеспечения (Software Engineers)
Для инженеров, которые начинают работать с агентным ИИ и хотят понимать внутренние механизмы фреймворков и инструментов, используемых при разработке агентных приложений.

Инженеры машинного обучения и искусственного интеллекта (ML / AI Engineers)
Для специалистов, уже знакомых с моделями машинного обучения, которые хотят получить целостное представление об архитектуре агентов, включая рассуждение, память, инструменты, планирование и оценку качества.

Специалисты по данным и машинному обучению (Data / ML Practitioners)
Для технических специалистов, которым необходимы фундаментальное понимание агентных систем и практические навыки самостоятельной реализации их компонентов.

Требования к участникам
Для комфортного прохождения курса рекомендуется:

• Уверенное владение основами Python.
• Знакомство с базовыми концепциями искусственного интеллекта.
• Понимание основных принципов работы больших языковых моделей (LLM).
• Готовность самостоятельно разбирать технические примеры и выполнять практические задания между занятиями.

Курс не предназначен для начинающих без опыта программирования, а также для тех, кто ищет исключительно No-Code-подход к созданию ИИ-агентов.

Результат обучения
К завершению курса вы создадите собственного работающего ИИ-агента на Python, последовательно реализовав его основные архитектурные компоненты:

1. Базовую структуру агентной системы.
2. Ядро рассуждения на основе LLM.
3. Механизмы памяти и использования внешних инструментов.
4. Систему планирования и автономного выполнения действий.
5. Инструменты оценки качества, надёжности и безопасности.

Главный результат обучения — не только готовая реализация, но и фундаментальное понимание принципов построения современных ИИ-агентов.

Эти знания помогут вам увереннее работать с существующими агентными фреймворками, диагностировать ошибки, выбирать подходящие архитектурные решения и адаптироваться к новым технологиям по мере развития экосистемы агентного искусственного интеллекта.

Язык Англифский
Скачать:

Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.