Сколько стоит курс «AI-агенты: от первых шагов до своего ассистента»?

Курс «AI-агенты: от первых шагов до своего ассистента» доступен бесплатно.

Какой рейтинг у курса «AI-агенты: от первых шагов до своего ассистента»?

Курс имеет рейтинг 0.0 из 5 на основе 0 отзывов. На курсе обучается 2 учеников.

Где можно пройти курс «AI-агенты: от первых шагов до своего ассистента»?

Курс доступен на образовательной платформе Stepik по адресу stepik.org/course/290156.

AI-агенты: от первых шагов до своего ассистента

Name: AI-агенты: от первых шагов до своего ассистента
Availability: InStock
Rating: 0 (0 reviews)

Показатель	Текущие показатели	Рост
Учеников на курсе	2
Сертификатов выдано	0
Отзывов получено	0
Рейтинг курса	0.000
Количество уроков	46
Количество квизов	134
Обновления курса	—	—
Дата публикации курса	8 часов назад	—	—	—	—
Последнее обновление	12 июля 2026	—	—	—	—
Сложность	easy	—	—	—	—

Чему вы научитесь

AI-агенты — главная инженерная тема 2025–2026: компании массово встраивают в продукты системы, которые не просто отвечают текстом, а действуют — ищут, считают, вызывают API, работают с документами. Этот курс проведёт вас весь путь: от того, что такое агент и почему он работает, до собственного ассистента, решающего реальные задачи.

Сначала вы соберёте агента руками, чтобы понять механику, а потом освоите три популярных фреймворка и поймёте, когда какой выбирать. Весь код проверен запуском на актуальных версиях библиотек.

О курсе

Научитесь проектировать и программировать AI-агентов на Python — системы, которые рассуждают, вызывают инструменты и решают реальные задачи поверх LLM. От цикла «мысль–действие–наблюдение» до своего ассистента на smolagents, LlamaIndex и LangGraph. В финале — собственный проект против бенчмарка GAIA.

Для кого этот курс

- Python-разработчиков, которые хотят войти в AI-инженерию - Backend-специалистов, встраивающих LLM в свои продукты - Аналитиков и автоматизаторов, желающих собирать агентов под свои задачи - Тех, кто пробовал ChatGPT/Claude и хочет понять, как строят такие системы - Студентов и джунов, которым нужен сильный пет-проект в портфолио

Начальные требования

- Уверенный Python (функции, классы, работа с библиотеками)
- Базовое понимание API и формата JSON
- Знакомство с командной строкой и pip
- Аккаунт LLM-провайдера с бесплатной квотой (OpenRouter / GigaChat / YandexGPT) — как получить, показано в курсе