Чему вы научитесь
- Понимать ограничения автономных LLM и задачи, которые решает MCP
- Объяснять архитектуру клиент-сервер MCP и жизненный цикл соединений
- Определять и реализовывать инструменты, ресурсы и подсказки MCP
- Создавать односерверные и многосерверные агентные приложения
- Интегрировать MCP с LangChain, LangGraph и LlamaIndex
- Проектировать агентную логику и координацию инструментов
- Разрабатывать мультимодального AI-ассистента для анализа изображений
- Готовить AI-приложения к продакшен-развёртыванию
О курсе
Практический курс по созданию агентных AI-приложений с использованием протокола MCP. Вы изучите архитектуру, инструменты и принципы построения контекстно-ориентированных многосерверных систем и разработаете собственного мультимодального AI-ассистента для анализа изображений и поиска информации.
Для кого этот курс
Разработчики программного обеспечения
Инженеры AI и ML
Технические архитекторы и тимлиды
Специалисты, внедряющие AI-решения в бизнес-процессы
Все, кто уже знаком с основами ИИ и хочет перейти к агентным системам
Начальные требования
Уверенное знание Python (функции, классы, структуры данных)
Понимание асинхронного программирования (async/await)
Базовое представление о REST API и клиент-серверном взаимодействии
Навыки работы с командной строкой и виртуальными окружениями
Общее понимание принципов работы больших языковых моделей
Опыт с AI-фреймворками желателен, но не обязателен
Преподаватели курса
74
Как проходит обучение
Текстовые лекции с демонстрацией терминала и наглядными схемами
Сертификат
Успешно завершив курс, вы получите сертификат от платформы Stepik. Уже 5 учеников получили сертификат.