Курс на Stepik

Обложка курса «Мультиагентные системы на Python: CrewAI и LangGraph» на Stepik

1 290 ₽

Мультиагентные системы на Python: CrewAI и LangGraph ★ 0.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Практический курс о том, как из одиночного агента собрать надёжную команду ИИ-агентов на Python в проде: supervisor/network/hierarchical, общий стейт, стоимость и eval, LangGraph и CrewAI — и честный критерий, когда команда НЕ нужна. Практика в песочнице + живой LangGraph в Colab.

Показатель	Текущие показатели		Рост
Показатель	Значение	🏆 Рейтинг	3 дн	7 дн	30 дн
Учеников на курсе	1
Сертификатов выдано	0
Отзывов получено	0
Рейтинг курса	0.000
Количество уроков	29
Количество квизов	111
Количество задач с кодом	51
Время прохождения курса	0 ч.	—
Стоимость курса	1 290 ₽	—
Обновления курса	—	—
Дата публикации курса	4 месяца назад	—	—	—	—
Последнее обновление	5 сентября 2026	—	—	—	—

Содержание курса

Разделы в курсе «Мультиагентные системы на Python: CrewAI и LangGraph»

8 разделов Уроки в курсе «Мультиагентные системы на Python: CrewAI и LangGraph»

Уроки в курсе «Мультиагентные системы на Python: CrewAI и LangGraph»

29 уроков Тесты в курсе «Мультиагентные системы на Python: CrewAI и LangGraph»

Тесты в курсе «Мультиагентные системы на Python: CrewAI и LangGraph»

111 тестов Задачи в курсе «Мультиагентные системы на Python: CrewAI и LangGraph»

Задачи в курсе «Мультиагентные системы на Python: CrewAI и LangGraph»

51 задача Время прохождения курса «Мультиагентные системы на Python: CrewAI и LangGraph»

Время прохождения курса «Мультиагентные системы на Python: CrewAI и LangGraph»

0 ч.

Последнее обновление курса «Мультиагентные системы на Python: CrewAI и LangGraph»

обн. 5 сентября 2026

Потолок одиночного агента и карта архитектур

3 урока

1. Потолок одиночного агента — и что такое команда ↗

2. Когда команда НЕ нужна — decision framework и цена сложности ↗

3. Карта архитектур — supervisor / network / hierarchical ↗

Фундамент — состояние, сообщения, hand-off

4 урока

1. Общее состояние вглубь — каналы, reducers, приватные ключи ↗

2. Сообщения и протокол общения агентов ↗

3. Hand-off — Command, Send и передача управления ↗

4. Subgraphs — агент как подграф и интерфейсы команд ↗

Supervisor — первая настоящая команда

4 урока

1. Супервайзер — роутинг и специализация ↗

2. Специалисты — researcher (RAG из курса 01) и writer ↗

3. Структурированные решения супервайзера и лимиты делегирования ↗

4. Сборка команды поддержки v1 и разбор отказов ↗

Network, hierarchical и CrewAI

4 урока

1. Network/swarm — горизонтальная команда без центра ↗

2. Hierarchical — команды команд и эскалация ↗

3. CrewAI — crew/roles/tasks/process; когда выбирать его ↗

4. Критерии выбора архитектуры ↗

Общая память команды

3 урока

1. Shared vs private state; гонки и конфликты записи ↗

2. Долгая память и RAG как общий ресурс команды ↗

3. Контекст-инжиниринг команды — что видит каждый агент ↗

Надёжность

4 урока

1. Классы сбоев мультиагента; retry/fallback уровня команды ↗

2. Зацикливание и лимиты — A→B→A, recursion_limit, тайм-ауты ↗

3. Бюджет команды — TeamBudgetMeter и circuit breaker ↗

4. Human-in-the-loop — interrupt, точки согласования ↗

Eval и наблюдаемость команды

3 урока

1. Трейсинг команды — дерево вызовов своими руками ↗

2. Eval системы — конечный результат vs вклад агентов ↗

3. Регрессионные прогоны и cost/latency-бюджеты команды ↗

Капстоун — команда в прод

4 урока

1. Проектирование команды под ТЗ — архитектура и контракт ↗

2. Сборка команды end-to-end (+ FastAPI/Docker мостом из 01) ↗

3. Eval-прогон, нагрузочная стоимость и чек-лист прода ↗

4. Портфолио и собеседование; что дальше ↗