Чему вы научитесь
- Построите агента на LangGraph с состоянием, чекпоинтами и условными переходами
- Настроите надёжность: retry-логика с экспоненциальной задержкой, валидация вывода через Pydantic, fallback при сбоях LLM
- Обеспечите безопасность: санитизация пользовательского ввода, защита от prompt injection, ограничение инструментов
- Внедрите наблюдаемость: структурированное логирование в JSON, трейсинг через LangSmith, Telegram-алерты для критичных событий
- Упакуете в Docker: сборка образа, docker-compose с PostgreSQL и Ollama, запуск одной командой
- Покроете тестами: unit-тесты критичных модулей с моками LLM, интеграционные тесты эндпоинтов
- Сравните фреймворки: CrewAI vs LangGraph — когда выбрать каждый, какие антипаттерны избегать
О курсе
Продолжение линейки курсов: Профессия AI-Engineer. Курс для Python-разработчиков: как построить отказоустойчивого AI-агента с памятью, валидацией и мониторингом — без академической математики и PhD.
Для кого этот курс
— Python-разработчики, которые хотят добавить AI в свой стек
— Инженеры, планирующие внедрять агентов во внутренние инструменты (Jira, документация, чат-боты)
— Техлиды и архитекторы, оценивающие применимость агентов в инфраструктуре
— Те, кто уже пробовал LLM, но не знает, как выйти за пределы простых скриптов.
— Инженеры, планирующие внедрять агентов во внутренние инструменты (Jira, документация, чат-боты)
— Техлиды и архитекторы, оценивающие применимость агентов в инфраструктуре
— Те, кто уже пробовал LLM, но не знает, как выйти за пределы простых скриптов.
Начальные требования
- ✅ Уверенное владение Python 3
- ✅ Опыт работы с FastAPI / aiohttp / аналогами
- ✅ Умение работать с командной строкой
- ✅ Понимание асинхронного программирования
- ✅ Умение работать с Docker и Docker Compose
- ❌ Не требуется: знание ML, TensorFlow/PyTorch, линейной алгебры
Преподаватели курса
2 204
Как проходит обучение
📚 Теоретические модули с кодом и схемами
💻 Практические задания с готовыми решениями для самопроверки
🧪 Тесты на понимание после каждого модуля
💬 Форум поддержки: вопросы к автору, обсуждение архитектурных решений
Сертификат
Успешно завершив курс, вы получите сертификат от платформы Stepik. Уже 2 учеников получили сертификат.
Что вы получите
- 🧠 Production-ready навыки по построению агентов: Научитесь создавать отказоустойчивых агентов на LangGraph, узнаете азы владения CrewAI.
- 📂 Проект в портфолио: Готовый сервис обработки заявок в поддержку: FastAPI + LangGraph + PostgreSQL + Docker.
- 🛡️ Инженерные паттерны для агентов: Безопасность, наблюдаемость (трейсинг через LangSmith, Telegram-алерты), надёжность.
- 💼 Востребованность на рынке: AI Agent Engineer — одно из самых быстрорастущих направлений в backend-разработке.
Нагрузка
5