Курс на Stepik
Обложка курса «AI агенты в n8n: Фабрика процессов вместо рутины» на Stepik
Бесплатно

AI агенты в n8n: Фабрика процессов вместо рутины ★ 5.000

Открыть на
STEPIK.ORG

📖 AI агенты в n8n: Фабрика процессов вместо рутины – практический курс по автоматизации задач с помощью n8n и интеграции с AI-сервисами. Вы научитесь создавать умные workflow, подключать внешние сервисы (OpenAI, Slack, Telegram, Google Sheets), автоматизировать повторяющиеся процессы, развёртывать n8n в облаке и на собственных серверах, обеспечивать безопасность и масштабируемость решений.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «AI агенты в n8n: Фабрика процессов вместо рутины»Учеников на курсе 248
Сертификаты, выданные на курсе «AI агенты в n8n: Фабрика процессов вместо рутины»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «AI агенты в n8n: Фабрика процессов вместо рутины»Отзывов получено 2
Рейтинг курса «AI агенты в n8n: Фабрика процессов вместо рутины»Рейтинг курса 5.000
Уроки в курсе «AI агенты в n8n: Фабрика процессов вместо рутины»Количество уроков 41
Время прохождения курса «AI агенты в n8n: Фабрика процессов вместо рутины»Время прохождения курса —
Обновления курса «AI агенты в n8n: Фабрика процессов вместо рутины»Обновления курса — —
Дата публикации курса «AI агенты в n8n: Фабрика процессов вместо рутины»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «AI агенты в n8n: Фабрика процессов вместо рутины»Последнее обновление — ———
Сложность normal — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «AI агенты в n8n: Фабрика процессов вместо рутины» 9 разделов Уроки в курсе «AI агенты в n8n: Фабрика процессов вместо рутины» 41 урок Время прохождения курса «AI агенты в n8n: Фабрика процессов вместо рутины» 1 ч. Последнее обновление курса «AI агенты в n8n: Фабрика процессов вместо рутины» обн. 1 год назад

Введение

5 уроков
1. Введение ↗
2. Вступление: цели курса и ожидаемые результаты, знакомство с n8n ↗
3. Требования и подготовка: список ПО, ключи API, аккаунты ↗
4. Установка окружения для C++, C#, Java и Python ↗
5. Об авторе и методике обучения ↗

Подготовка окружения

6 уроков
1. Общая архитектура n8n: компоненты, триггеры, узлы ↗
2. Установка n8n Cloud ↗
3. Self-Hosted: Docker / Docker Compose / Kubernetes ↗
4. Настройка окружений для языков: C#, Java, JS, C++, Python ↗
5. Получение ключей OpenAI / Hugging Face / Другие API ↗
6. Первый тестовый workflow: «Webhook → LLM → Telegram» ↗

Основы работы с n8n

6 уроков
1. Интерфейс n8n: Canvas, панель узлов, history, executions ↗
2. Типы триггеров: webhook, schedule, webhook proxy, event triggers ↗
3. Работа с данными: JSON, выражения, функции на JS/TS ↗
4. Управление ошибками и ретраями (Error Workflow, Retry, Set/IF) ↗
5. Логирование, мониторинг, публичные webhooks ↗
6. Безопасность: credentials, переменные среды, секреты ↗

Интеграции и сервисы

5 уроков
1. Интеграция с REST API (GET/POST, auth, pagination) ↗
2. Интеграция с базами данных (Postgres, MySQL) ↗
3. Google Sheets / Drive / Gmail (демонстрация) ↗
4. Slack, Telegram, Email, Webhooks: практические шаблоны ↗
5. GitHub / CI интеграции ↗

AI и LLM в n8n

6 уроков
1. Обзор LLM: когда и как применять в workflow ↗
2. Подключение OpenAI / Hugging Face / иной LLM через HTTP Request ↗
3. Промпт-инжиниринг: шаблоны, температурные настройки, токен-limit ↗
4. Постобработка: извлечение сущностей, валидация, fallback ↗
5. Примеры: автоматическая классификация писем, резюмирование ↗
6. Контроль стоимости и мониторинг запросов к LLM ↗

Построение AI-агентов и оркестрация

5 уроков
1. Что такое AI-агент в контексте n8n: state, memory, long/short ↗
2. Проектирование агентной логики: triggers, loops, queues ↗
3. Оркестрация нескольких агентов: делегирование задач, конвейер ↗
4. Хранение состояния: Redis, DB, Google Sheets ↗
5. Тестирование и симуляция агентов ↗

Надежность, операционная часть и масштабирование

4 урока
1. Повторные запуски (idempotency), дедупликация ↗
2. Использование очередей (RabbitMQ, Redis Streams) и batch ↗
3. Мониторинг и алёрты (Prometheus / Grafana / нотификации) ↗
4. Cost control при использовании LLM (best practices) ↗

Итоговый проект: «Фабрика процессов»

1 урок
1. Итоговый проект: «Фабрика процессов» ↗

Завершение курса

3 урока
1. Завершающая информация ↗
2. Библиотека материалов курса ↗
3. Спасибо за внимание ↗