Курс на Stepik
Обложка курса «AI агенты на Python: шаг за шагом» на Stepik
1 350₽ -10%
--:--:--
1 215 ₽

AI агенты на Python: шаг за шагом ★ 4.417

Открыть на
STEPIK.ORG

🚀 Создай своего AI-агента на Python! От первого чат-бота до умного ассистента 🤖. Освой OpenAI API, LangChain, память и интеграции — шаг за шагом к реальному проекту 💡

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «AI агенты на Python: шаг за шагом»Учеников на курсе 365
Сертификаты, выданные на курсе «AI агенты на Python: шаг за шагом»Сертификатов выдано 42
Отзывы о курсе «AI агенты на Python: шаг за шагом»Отзывов получено 12
Рейтинг курса «AI агенты на Python: шаг за шагом»Рейтинг курса 4.417
Уроки в курсе «AI агенты на Python: шаг за шагом»Количество уроков 23
Тесты в курсе «AI агенты на Python: шаг за шагом»Количество квизов 115
Время прохождения курса «AI агенты на Python: шаг за шагом»Время прохождения курса —
Стоимость курса «AI агенты на Python: шаг за шагом»Стоимость курса 1 350 ₽ —
Обновления курса «AI агенты на Python: шаг за шагом»Обновления курса — —
Дата публикации курса «AI агенты на Python: шаг за шагом»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «AI агенты на Python: шаг за шагом»Последнее обновление — ———
Сложность easy — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «AI агенты на Python: шаг за шагом» 8 разделов Уроки в курсе «AI агенты на Python: шаг за шагом» 23 урока Тесты в курсе «AI агенты на Python: шаг за шагом» 115 тестов Время прохождения курса «AI агенты на Python: шаг за шагом» 4 ч. Последнее обновление курса «AI агенты на Python: шаг за шагом» обн. 9 октября 2026

Введение в AI-агентов и основы OpenAI API

6 уроков
1. Мир AI-агентов — почему это будущее уже наступило ↗
2. Что такое AI-агенты ↗
3. Архитектура и цикл работы агента ↗
4. Работа с OpenAI API (Chat Completions) ↗
5. Обработка ответов и логика запросов ↗
6. Мини-проект: первый “чат-агент” ↗

Мозг агента: LangChain и инструменты мышления

5 уроков
1. Современная экосистема LLM-инструментов ↗
2. Prompt Templates и современные Prompts ↗
3. Добавляем память (Memory) ↗
4. Использование инструментов (Tools) ↗
5. Мини-проект: агент-исследователь ↗

Память, контекст и работа с внешними данными

5 уроков
1. Виды памяти: кратковременная и долговременная ↗
2. Векторные базы (FAISS, Chroma) ↗
3. Работа с файлами и базами данных ↗
4. Retrieval-агенты (RAG) ↗
5. Мини-проект: агент-аналитик ↗

Автономные агенты и интеграции

6 уроков
1. Multi-Agent Systems ↗
2. Планирование и само-рефлексия агента ↗
3. Интеграция с внешними сервисами (API, Telegram, Google Sheets) ↗
4. Мониторинг, логирование и безопасность ↗
5. Финальный проект: автономный AI-ассистент ↗
6. Подведем итоги ↗

__Основы: LLM и OpenAI API

6 уроков
1. Что такое AI-агент и чем он отличается от чат-бота ↗
2. Как устроена языковая модель ↗
3. Первый запрос через Responses API ↗
4. Диалог и контекст ↗
5. Structured outputs ↗
6. Function calling ↗

__Агенты на LangChain 1.x

5 уроков
1. Модели и сообщения в LangChain, первый create_agent ↗
2. Инструменты: @tool, описания, аргументы, ошибки ↗
3. Системный промпт агента: роль, правила, few-shot ↗
4. Память диалога: checkpointer, thread_id, обрезка истории ↗
5. Структурированный ответ агента и middleware ↗

__Внешние данные и RAG

5 уроков
1. Эмбеддинги и семантический поиск ↗
2. Загрузка документов и разбиение на чанки ↗
3. Векторное хранилище Chroma ↗
4. RAG-агент: поиск как инструмент и ответы с источниками ↗
5. Долговременная память агента (store) ↗

__Продвинутые агенты и продакшн

6 уроков
1. LangGraph: состояние, узлы, рёбра, условные переходы ↗
2. Human-in-the-loop: подтверждение действий человеком ↗
3. Мультиагентные системы: supervisor и субагенты ↗
4. MCP: подключение внешних инструментов ↗
5. Отладка и оценка качества: трейсинг и evals ↗
6. Безопасность и стоимость ↗