Курс на Stepik
Обложка курса «AI Agents на Python: от новичка до продакшена» на Stepik
Бесплатно

AI Agents на Python: от новичка до продакшена ★ 0.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Практический курс по AI-агентам на Python: от основ до продакшена. Соберём агента с нуля без фреймворков, разберём инструменты, память, RAG, мультиагентные системы, LangGraph и MCP. Научимся измерять качество через evals, считать стоимость, обеспечивать безопасность и деплоить в прод. В финале — собственный проект с мониторингом.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «AI Agents на Python: от новичка до продакшена»Учеников на курсе 21
Сертификаты, выданные на курсе «AI Agents на Python: от новичка до продакшена»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «AI Agents на Python: от новичка до продакшена»Отзывов получено 0
Рейтинг курса «AI Agents на Python: от новичка до продакшена»Рейтинг курса 0.000
Уроки в курсе «AI Agents на Python: от новичка до продакшена»Количество уроков 29
Тесты в курсе «AI Agents на Python: от новичка до продакшена»Количество квизов 10
Обновления курса «AI Agents на Python: от новичка до продакшена»Обновления курса — —
Дата публикации курса «AI Agents на Python: от новичка до продакшена»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «AI Agents на Python: от новичка до продакшена»Последнее обновление — ———
Сложность easy — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «AI Agents на Python: от новичка до продакшена» 8 разделов Уроки в курсе «AI Agents на Python: от новичка до продакшена» 29 уроков Тесты в курсе «AI Agents на Python: от новичка до продакшена» 10 тестов Последнее обновление курса «AI Agents на Python: от новичка до продакшена» обн. 2 октября 2026

Введение в курс

1 урок
1. О курсе ↗

Основы

4 урока
1. Что такое AI-агент: чат-бот vs workflow vs агент. ↗
2. Окружение и первый вызов LLM API ↗
3. Промптинг и structured output ↗
4. Tool calling ↗

Агент с нуля

4 урока
1. Агентный цикл (ReAct) на чистом Python ↗
2. Проектирование инструментов ↗
3. Память и контекст ↗
4. Планирование и рефлексия ↗

Знания и RAG

4 урока
1. Эмбеддинги и векторный поиск ↗
2. RAG: чанкинг, retrieval, генерация с цитированием ↗
3. Agentic RAG ↗
4. Долговременная память ↗

Агентные фреймворки и протоколы

4 урока
1. Обзор ландшафта. LangGraph, LangChain, OpenAI Agents SDK ↗
2. LangGraph: граф, состояние, узлы, ребра ↗
3. Human-in-the-loop и чекпоинты ↗
4. MCP (Model Context Protocol) ↗

Сложные системы

4 урока
1. Паттерны: routing, parallelization, orchestrator-workers ↗
2. Мультиагентные системы ↗
3. CodeGen агенты ↗
4. Локальные модели для агентов. Ollama, llama.cpp, vLLM ↗

Качество

3 урока
1. Evalution. Метрики, RAGAS, DeepEval ↗
2. Тестирование агентов ↗
3. Observability. Langfuse, LangSmith, OpenTelemetry ↗

Продакшен

5 уроков
1. API-обёртка. FastAPI, async, стриминг ответов. ↗
2. Надёжность. Ретраи, таймауты, rate limits, fallback между моделя ↗
3. Безопасность. Prompt injection, права инструментов ↗
4. Стоимость и скорость. Prompt caching, выбор моделей, батчи, лими ↗
5. Деплой. Docker, очереди задач, CI/CD, масштабирование. ↗