Курс на Stepik
Обложка курса «Полный путь разработки AI-агентов: от MCP до Agentic RAG» на Stepik
4 280 ₽

Полный путь разработки AI-агентов: от MCP до Agentic RAG ★ 5.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Освойте полный цикл разработки современных AI-агентов — от подключения инструментов через Model Context Protocol (MCP) до создания production-ready Agentic RAG-систем с памятью, рассуждением, поиском знаний и собственными инструментами.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Полный путь разработки AI-агентов: от MCP до Agentic RAG»Учеников на курсе 2
Сертификаты, выданные на курсе «Полный путь разработки AI-агентов: от MCP до Agentic RAG»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Полный путь разработки AI-агентов: от MCP до Agentic RAG»Отзывов получено 1
Рейтинг курса «Полный путь разработки AI-агентов: от MCP до Agentic RAG»Рейтинг курса 5.000
Курсы в пакете «Полный путь разработки AI-агентов: от MCP до Agentic RAG»Курсов в пакете 2 — ———
Уроки в курсе «Полный путь разработки AI-агентов: от MCP до Agentic RAG»Количество уроков 31
Тесты в курсе «Полный путь разработки AI-агентов: от MCP до Agentic RAG»Количество квизов 21
Время прохождения курса «Полный путь разработки AI-агентов: от MCP до Agentic RAG»Время прохождения курса —
Стоимость курса «Полный путь разработки AI-агентов: от MCP до Agentic RAG»Стоимость курса 4 280 ₽ —
Обновления курса «Полный путь разработки AI-агентов: от MCP до Agentic RAG»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Полный путь разработки AI-агентов: от MCP до Agentic RAG»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Полный путь разработки AI-агентов: от MCP до Agentic RAG»Последнее обновление — ———
Сложность normal — ———

Чему вы научитесь

  • Разрабатывать AI-агентов на базе Model Context Protocol (MCP)
  • Создавать собственные MCP-серверы, инструменты, ресурсы и промпты
  • Интегрировать AI с внешними API, сервисами и базами знаний
  • Работать с LangChain, LangGraph, LlamaIndex и современным AI-стеком
  • Строить Agentic RAG-системы с памятью, планированием и рассуждением
  • Реализовывать собственные Tools и управлять действиями агента
  • Организовывать поиск знаний и работу с внешними источниками
  • Выполнять tracing, evaluation и анализ качества ответов
  • Защищать AI-агентов от Prompt Injection и других атак
  • Подготавливать масштабируемые AI-системы к production

О курсе

Освойте полный цикл разработки современных AI-агентов — от подключения инструментов через Model Context Protocol (MCP) до создания production-ready Agentic RAG-систем с памятью, рассуждением, поиском знаний и собственными инструментами.

Для кого этот курс

Python-разработчиков; AI/ML-инженеров; Backend-разработчиков; LLM Application Developers; Архитекторов AI-решений; Всех, кто хочет перейти от использования LLM к разработке полноценных AI-агентов.

Начальные требования

• Уверенное владение Python

• Понимание функций, классов и модулей

• Базовое понимание HTTP и REST API

• Навыки работы с терминалом

• Желательно иметь представление о работе современных LLM

Преподаватели курса

Аватар Anton
Anton
6 курсов 129
→

Как проходит обучение

Текстовые лекции с демонстрацией терминала и наглядными схемами

Что вы получите

  • Два полноценных курса в одной программе
  • Более 30 практических уроков
  • Пошаговые проекты с исходным кодом
  • Практику работы с современным AI-стеком
  • Изучение MCP, LangChain, LangGraph и LlamaIndex
  • Создание собственных AI-агентов
  • Создание Agentic RAG-систем
  • Практику tracing, evaluation и debugging
  • Доступ ко всем будущим обновлениям программы
  • Сертификаты после прохождения курсов

Расскажите о курсе друзьям