Чему вы научитесь
- Понимать, что такое харнесс и из чего он состоит
- Разрабатывать харнесс с нуля
- Видеть разницу между моделью и агентом, и почему одна и та же модель в разных харнессах ведет себя по-разному
- Грамотно управлять контекстом агента
- Проектировать различные инструменты для агентов
- Проектировать и подключать агентские навыки (skills)
- Использовать MCP для подключения внешних инструментов и ресурсов
- Строить системы из субагентов и оркестровать их работу
- Управлять поведением агента через хуки
О курсе
Курс про то, как устроена «упряжь» большой языковой модели и почему именно она, а не сама LLM, определяет, насколько полезным получится агент.
Для кого этот курс
- разработчиков, которые уже работают с AI-ассистентами (Cursor, Copilot, Claude Code и т.д.) и хотят перестать относиться к ним как к магии
- тех, кто делает (или планирует делать) своего агента – будь то coding-ассистент, бот поддержки, research-агент, RAG-поиск по документации или внутренний корпоративный помощник. Принципы – одни и те же
- тех, кому важно понимать, что именно генерирует ИИ и почему
- всех, кому просто любопытно, как устроен «движок» под привычным интерфейсом любого AI-продукта.
Начальные требования
Базовое понимание разработки ПО
Знание Python
Преподаватели курса
1 085
Как проходит обучение
Курс состоит из текстового материала, тестов и заданий на улучшение сквозного проекта. Предназначен для самостоятельного прохождения.
Что вы получите
- Доступ к закрытому тг-каналу, где можно задавать имеющиеся вопросы;
- Понимание того, какие механизмы лежат в основе современных ИИ-агентов;
- Навыки превозмогания;
- Отработку теории на практике;
- Закрепление знаний по харнесс-инженерии;
- Разработанный в ходе обучения проект;
- Сертификат (после того, как закончу курс).