Сколько стоит курс «AI Агенты на Python: для начинающих»?

Стоимость курса составляет 2800.00 рублей

Сколько времени занимает прохождение курса «AI Агенты на Python: для начинающих»?

Прохождение курса «AI Агенты на Python: для начинающих» занимает примерно 27 часов.

Какой рейтинг у курса «AI Агенты на Python: для начинающих»?

Курс имеет рейтинг 5.0 из 5 на основе 3 отзывов. На курсе обучается 222 учеников.

Выдаётся ли сертификат по окончании курса?

Да, при успешном завершении курса выдаётся сертификат от платформы Stepik. На данный момент 9 учеников получили сертификат (4.1% завершаемость).

Где можно пройти курс «AI Агенты на Python: для начинающих»?

Курс доступен на образовательной платформе Stepik по адресу stepik.org/course/274734.

Курс на Stepik

Обложка курса «AI Агенты на Python: для начинающих» на Stepik

AI Агенты на Python: для начинающих ★ 5.000

Name: AI Агенты на Python: для начинающих
Price: 2800.00 RUB
Availability: InStock
Rating: 5.0 (3 reviews)

Открыть на
STEPIK.ORG

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.

Показатель	Текущие показатели		Рост
Показатель	Значение	🏆 Рейтинг	3 дн	7 дн	30 дн
Учеников на курсе	222
Сертификатов выдано	9
Отзывов получено	3
Рейтинг курса	5.000
Количество уроков	60
Количество квизов	386
Количество задач с кодом	64
Время прохождения курса	27 ч.	—
Стоимость курса	3 500 ₽	—
Обновления курса	—	—
Дата публикации курса	5 месяцев назад	—	—	—	—
Последнее обновление	17 августа 2026	—	—	—	—
Сложность	easy	—	—	—	—

Содержание курса

Разделы в курсе «AI Агенты на Python: для начинающих»

10 разделов Уроки в курсе «AI Агенты на Python: для начинающих»

60 уроков Тесты в курсе «AI Агенты на Python: для начинающих»

386 тестов Задачи в курсе «AI Агенты на Python: для начинающих»

64 задачи Время прохождения курса «AI Агенты на Python: для начинающих»

27 ч.

обн. 17 августа 2026

Введение

4 урока

1. О курсе ↗

2. Кто такой AI-агент ↗

3. Архитектурный цикл агента: Reason → Act → Observe ↗

4. Требования к курсу и подготовка окружения ↗

Фундамент агентов без фреймворков

6 уроков

1. Агент на requests: первый запрос к LLM ↗

2. Инструменты (tools) ↗

3. Цикл выполнения: как агент выбирает инструмент ↗

4. Простая память: кэширование предыдущих шагов через dict ↗

5. Границы агента без фреймворков ↗

6. Закрепление: мини-агент для анализа одной строки лога ↗

CrewAI: освоение кирпичиков

6 уроков

1. Класс Agent: role, goal, backstory — зачем всё это нужно ↗

2. Класс Task: описание задачи и ожидаемый вывод ↗

3. Класс Crew: процессы sequential и hierarchical ↗

4. Инструменты в CrewAI: декоратор @tool и кастомные функции ↗

5. Обработка ошибок в инструментах ↗

6. Закрепление: Анализатор инцидентов ↗

LangGraph: освоение кирпичиков

10 уроков

1. Состояние (State): TypedDict и зачем типизировать ↗

2. Граф состояний (StateGraph): основа выполнения ↗

3. Узлы графа (Node): функции как шаги выполнения ↗

4. Рёбра (Edge): линейные переходы между узлами ↗

5. Условные переходы (ConditionalEdge): ветвление по состоянию ↗

6. Команда (Command): динамическое управление состоянием и потоком ↗

7. Чекпоинты: сохранение и восстановление прогресса ↗

8. Прерывания (Interrupt): Human-in-the-Loop ↗

9. Вызовы LLM в узлах графа: интеллект через промпты ↗

10. Закрепление: Анализатор инцидентов ↗

Сравнение архитектур на микро-кейсах

7 уроков

1. Линейный пайплайн: CrewAI vs LangGraph — чей код проще? ↗

2. Цикл с условием ↗

3. Параллельная обработка ↗

4. Антипаттерн «бесконечный цикл» ↗

5. Антипаттерн «утечка состояния» ↗

6. Когда выбрать CrewAI, а когда LangGraph ↗

7. Закрепление ↗

Продакшен-слои для агентов

7 уроков

1. Валидация вывода через Pydantic: ловим галлюцинации структуры ↗

2. Retry-логика: повтор с уточняющим промптом при ошибке валидации ↗

3. Тестирование агентов: моки LLM и проверка бизнес-логики ↗

4. Логирование и трейсинг ↗

5. Мониторинг: LangSmith, алерты ↗

6. Безопасность: санитизация инпута и ограничение инструментов ↗

7. Закрепление ↗

Финальный проект: SupportAI на FastAPI + LangGraph

10 уроков

1. Архитектура проекта и подготовка окружения ↗

2. Модели и миграции ↗

3. Асинхронные эндпоинты и валидация ↗

4. Многоузловой агент ↗

5. Память агента: InMemorySession + Чекпоинты ↗

6. Валидация и retry-логика агента ↗

7. Безопасность: санитизация и ограничение инструментов ↗

8. Логирование, мониторинг и алерты ↗

9. Тестирование: моки и интеграция ↗

10. Запуск агента в Docker: упаковка и тестирование ↗

Заключение

3 урока

1. Пути развития: от агентов к многоагентным системам ↗

2. Рекомендации по железу ↗

3. Заключение ↗

Продвинутые темы

4 урока

1. Human-in-the-Loop с FastAPI: взаимодействие с пользователем ↗

2. Многошаговое взаимодействие: история диалога ↗

3. Тестирование восстановления после сбоев ↗

4. Закрепление ↗

Расширяем финальный проект

3 урока

1. Расширение уведомлений: Telegram + HIL-подтверждение ↗

2. Добавление истории диалога в агента ↗

3. Тесты на восстановление после сбоев ↗