Курс на Stepik
Обложка курса «LangChain - AI Агенты, RAG, MCP, Harness» на Stepik
Бесплатно

LangChain - AI Агенты, RAG, MCP, Harness ★ 5.000

Открыть на
STEPIK.ORG

В этом курсе мы разберём современный стек AI-инженера на Python, научимся создавать AI-агентов под разные задачи разными способами, выбирать подходящие инструменты и оценивать качество их работы. Основной фокус курса — LangChain: один из ключевых инструментов современной разработки LLM-приложений и AI-агентов. Вы не просто изучите API, а разберётесь в принципах построения агентных систем и примените знания на практике.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «LangChain - AI Агенты, RAG, MCP, Harness»Учеников на курсе 216
Сертификаты, выданные на курсе «LangChain - AI Агенты, RAG, MCP, Harness»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «LangChain - AI Агенты, RAG, MCP, Harness»Отзывов получено 2
Рейтинг курса «LangChain - AI Агенты, RAG, MCP, Harness»Рейтинг курса 5.000
Уроки в курсе «LangChain - AI Агенты, RAG, MCP, Harness»Количество уроков 16
Тесты в курсе «LangChain - AI Агенты, RAG, MCP, Harness»Количество квизов 17
Время прохождения курса «LangChain - AI Агенты, RAG, MCP, Harness»Время прохождения курса —
Обновления курса «LangChain - AI Агенты, RAG, MCP, Harness»Обновления курса — —
Дата публикации курса «LangChain - AI Агенты, RAG, MCP, Harness»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «LangChain - AI Агенты, RAG, MCP, Harness»Последнее обновление — ———
Сложность normal — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «LangChain - AI Агенты, RAG, MCP, Harness» 4 раздела Уроки в курсе «LangChain - AI Агенты, RAG, MCP, Harness» 16 уроков Тесты в курсе «LangChain - AI Агенты, RAG, MCP, Harness» 17 тестов Время прохождения курса «LangChain - AI Агенты, RAG, MCP, Harness» 2 ч. Последнее обновление курса «LangChain - AI Агенты, RAG, MCP, Harness» обн. 28 октября 2026

Основы ИИ Агентов

3 урока
1. Знакомство с ИИ Агентами ↗
2. Agent Harness ↗
3. Настраиваем окружение ↗

Агенты LangChain

5 уроков
1. Что такое LangChain ↗
2. Подключаем LLM и делаем первый запрос ↗
3. Создаем агента и подключаем tools ↗
4. Structured output - структурированный ответ ↗
5. Chekpointer память агента ↗

Продвинутое создание агентов

5 уроков
1. Middleware в Langchain ↗
2. Мультиагентные системы ↗
3. Observability в LangSmith ↗
4. RAG в LangChain ↗
5. MCP в LangChain ↗

Заключение

1 урок
1. Спасибо ↗