Сколько стоит курс «AI-агенты на практике: проектирование автономных систем с LLM»?

Стоимость курса составляет 4990.00 рублей

Где можно пройти курс «AI-агенты на практике: проектирование автономных систем с LLM»?

Курс доступен на образовательной платформе Stepik по адресу stepik.org/course/275711.

Курс на Stepik

Обложка курса «AI-агенты на практике: проектирование автономных систем с LLM» на Stepik

4 990 ₽

AI-агенты на практике: проектирование автономных систем с LLM ★ 0.000

Name: AI-агенты на практике: проектирование автономных систем с LLM
Price: 4990.00 RUB
Availability: InStock
Rating: 0 (0 reviews)

Открыть на
STEPIK.ORG

Практический курс о том, как проектировать и собирать AI‑агентов на базе LLM: цель, план, инструменты, память, безопасность и контроль качества — от первых прототипов до прод‑мышления.

Показатель	Текущие показатели		Рост
Показатель	Значение	🏆 Рейтинг	3 дн	7 дн	30 дн
Учеников на курсе	12
Сертификатов выдано	0
Отзывов получено	0
Рейтинг курса	0.000
Количество уроков	36
Количество квизов	36
Время прохождения курса	0 ч.	—
Стоимость курса	4 990 ₽	—
Обновления курса	—	—
Дата публикации курса	6 месяцев назад	—	—	—	—
Последнее обновление	25 июля 2026	—	—	—	—

Содержание курса

Разделы в курсе «AI-агенты на практике: проектирование автономных систем с LLM»

9 разделов Уроки в курсе «AI-агенты на практике: проектирование автономных систем с LLM»

36 уроков Тесты в курсе «AI-агенты на практике: проектирование автономных систем с LLM»

36 тестов Время прохождения курса «AI-агенты на практике: проектирование автономных систем с LLM»

0 ч.

обн. 25 июля 2026

Что такое AI‑агент (и чем он НЕ является)

4 урока

1. Вводный урок: как LLM превращают в систему, а не в болталку ↗

2. Чат, tool‑calling и агент: три похожих вещи с разными рисками ↗

3. Петля агента: цель → действие → наблюдение → корректировка ↗

4. Мини‑кейс: агент, который не ломает прод (первый дизайн‑разбор) ↗

Состояние, контекст и память: как агент “держит нить”

4 урока

1. Состояние агента: что хранить между шагами (и что не хранить) ↗

2. Контекст‑менеджмент: как давать модели ровно столько, сколько… ↗

3. Память: краткосрочная, долгосрочная, сводки и retrieval ↗

4. Мини‑кейс: агент‑секретарь и деградация памяти во времени ↗

Инструменты как контракт: API, CLI, БД и последствия

4 урока

1. Инструменты агента: где заканчиваются слова и начинаются… ↗

2. Контракт tool‑calling: входы, выходы, ошибки, таймауты, версии ↗

3. Идемпотентность и обработка ошибок: как не повторить вредное… ↗

4. Мини‑кейс: агент выполняет runbook через CLI с подтверждениями ↗

Планирование: от ReAct до Plan‑and‑Execute

4 урока

1. ReAct без мистики: действие и наблюдение как цикл ↗

2. Когда нужен план, а когда он вреден ↗

3. Критерии остановки и контроль отклонений ↗

4. Мини‑кейс: выбрать паттерн под задачу и защититься от… ↗

Маршрутизация и оркестрация: supervisor/worker и графы

4 урока

1. Router‑агенты: классификация задачи и выбор маршрута ↗

2. Supervisor/worker: управление исполнителями и контроль качества ↗

3. Графы и стейт‑машины: почему “явные переходы” уменьшают хаос ↗

4. Мини‑кейс: собрать оркестрацию для triage тикетов и логов ↗

Multi‑agent: когда несколько агентов оправданы

4 урока

1. Зачем несколько агентов: специализация, параллельность, проверка ↗

2. Протоколы общения: формат сообщений, общий контекст и артефакты ↗

3. Конфликты и сходимость: как остановить спор и ограничить… ↗

4. Мини‑кейс: supervisor + reviewer‑агент для решений и PR ↗

Контроль качества: проверки, тесты, метрики, трассировка

4 урока

1. Quality gate: проверки фактов, формата и политики ↗

2. Сценарные тесты и регрессия: как тестировать агента как продукт ↗

3. Логи и трассировка: как понимать, почему агент ошибся ↗

4. Мини‑кейс: выбрать метрики и проверки под реальный сценарий ↗

Надёжность и безопасность агента: инъекции, политики,…

4 урока

1. Prompt injection и границы доверия: где агентом можно… ↗

2. Политики действий: разрешения, sandbox и “обратимые” операции ↗

3. Human‑in‑the‑loop: когда человек обязателен и как сделать это… ↗

4. Мини‑кейс: агент для runbook без утечек и опасных действий ↗

Практические кейсы и итоговая сборка: выбрать архитектуру под…

4 урока

1. Кейс: агент‑помощник разработчика (triage, логи, PR‑review) ↗

2. Кейс: data‑агент для отчёта (поиск причин, сводка, выводы) ↗

3. Кейс: ops‑агент для runbook (подтверждения, ограничения,… ↗

4. Итоговый дизайн‑разбор: выбрать паттерн и quality stack под… ↗