Курс на Stepik
Обложка курса «AI-агенты на базе LLM с LangChain, LangGraph и MCP» на Stepik
689 ₽

AI-агенты на базе LLM с LangChain, LangGraph и MCP 0.000

Открыть на
STEPIK.ORG

В данном курсе по агентам мы изучим современный стек построения LLM агентов: LangChain для быстрой сборки агентов, LangGraph для сложных систем с управляемым состоянием и MCP (Model Context Protocol) для подключения к внешним сервисам. Параллельно мы будем использовать FastAPI, PostgreSQL, Qdrant и Docker, чтобы наш агент был готов к продакшену. К концу курса у вас будет полностью рабочий llm агент с памятью, инструментами, мультиагентной архитектурой, мониторингом и тестами — готовый проект для портфолио.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «AI-агенты на базе LLM с LangChain, LangGraph и MCP»Учеников на курсе 28
Сертификаты, выданные на курсе «AI-агенты на базе LLM с LangChain, LangGraph и MCP»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «AI-агенты на базе LLM с LangChain, LangGraph и MCP»Отзывов получено 0
Рейтинг курса «AI-агенты на базе LLM с LangChain, LangGraph и MCP»Рейтинг курса 0.000
Уроки в курсе «AI-агенты на базе LLM с LangChain, LangGraph и MCP»Количество уроков 34
Тесты в курсе «AI-агенты на базе LLM с LangChain, LangGraph и MCP»Количество квизов 49
Время прохождения курса «AI-агенты на базе LLM с LangChain, LangGraph и MCP»Время прохождения курса
Стоимость курса «AI-агенты на базе LLM с LangChain, LangGraph и MCP»Стоимость курса 689 ₽
Обновления курса «AI-агенты на базе LLM с LangChain, LangGraph и MCP»Обновления курса
Дата публикации курса «AI-агенты на базе LLM с LangChain, LangGraph и MCP»Дата публикации курса
Последнее обновление курса «AI-агенты на базе LLM с LangChain, LangGraph и MCP»Последнее обновление
Сложность easy

Содержание курса

Разделы в курсе «AI-агенты на базе LLM с LangChain, LangGraph и MCP» 9 разделов Уроки в курсе «AI-агенты на базе LLM с LangChain, LangGraph и MCP» 34 урока Тесты в курсе «AI-агенты на базе LLM с LangChain, LangGraph и MCP» 49 тестов Время прохождения курса «AI-агенты на базе LLM с LangChain, LangGraph и MCP» 0 ч. Последнее обновление курса «AI-агенты на базе LLM с LangChain, LangGraph и MCP» обн. 8 августа 2026

Введение в AI агентов

4 урока
1. О курсе
2. Что такое агент и чем он отличается от простого LLM запроса?
3. Архитектура агента: цикл рассуждения и действия (ReAct)
4. Ключевые компоненты: LLM, инструменты, память, планирование

Backend, инфраструктура и база данных агента

4 урока
1. FastAPI + агент: создаём API для общения с агентом
2. Конфигурация и переменные окружения
3. SQLAlchemy + Alembic: модели и миграции
4. Repository слой для работы с БД

LangChain: первый агент и инструменты

4 урока
1. Основы LangChain Expression Language (LCEL)
2. Инструменты: @tool, структурированные инструменты
3. Системные промпты и настройка поведения агента
4. Отладка и трассировка агента

Управление состоянием и памятью

5 уроков
1. Состояние агента: кратковременная и долговременная память
2. Контекстное управление и суммаризация
3. Векторная память для долгосрочного хранения (Qdrant)
4. Память в многомодульных системах
5. Сохранение состояния в PostgreSQL

LangGraph: графы для сложных агентов

6 уроков
1. Отличие LangGraph от LangChain: когда нужен граф
2. Построение графа агента (StateGraph)
3. Conditional edges: маршрутизация на основе состояния
4. Циклы и итерации в графе
5. Human-in-the-loop: паузы и подтверждения
6. Интеграция LangGraph с API и БД

Мультиагентные системы

4 урока
1. Когда нужен не один агент, а несколько
2. Supervisor-архитектура: центральный координатор
3. Специализированные агенты-подчинённые
4. Передача задач и синхронизация между агентами

MCP (Model Context Protocol)

4 урока
1. Что такое MCP и зачем он нужен
2. MCP: stateless core, новые возможности
3. Подключение агента к MCP-серверам
4. Создание собственного MCP-сервера с инструментами

Production-агенты: тесты, оценка

2 урока
1. Тестирование агентов (unit + интеграционные тесты)
2. Оценка качества агентов (LLM-as-Judge, метрики успешности)

Финальный проект

1 урок
1. Архитектура и проектирование агента-помощника