Инженер AI систем - архитектура и проектирование

Практический курс по проектированию агентных систем: 14 лабораторных работ — от первого агента до системы с памятью, поиском по базе знаний и мультиагентной оркестрацией. Вы освоите инженерную дисциплину: строить системы, которые работают предсказуемо и которые можно тестировать и сопровождать.

Для старта нужен опыт разработки на JavaScript и базовое понимание веб-приложений.

Курс предназначен для:
- Разработчиков, которые хотят перейти от одиночных запросов к языковой модели к агентным системам с памятью и инструментами
- Инженеров с опытом работы с ИИ, которые хотят освоить архитектуру, надёжность и конвейер доставки
- Архитекторов, которым нужно понять, как проектировать агентные системы для производственной эксплуатации

Чему вы научитесь:
- Проектировать архитектуру агента: выбирать схему — одиночный агент, конвейер или супервизор — под конкретную задачу
- Реализовывать цикл агента без фреймворка: планирование, вызов инструментов, проверка результата
- Строить память агента: краткосрочную, долговременную и рабочую для разных типов данных
- Создавать RAG-компонент: база знаний и поиск по смысловой близости с измеримым качеством
- Координировать несколько агентов: параллельная и последовательная обработка с агрегированием
- Обеспечивать надёжность и безопасность: защита входных данных, обработка сбоев, аудит действий

Отдельный модуль посвящён фреймворкам LangGraph, AutoGen и CrewAI: вы реализуете одни и те же сценарии в каждом и сравните с собственной реализацией, чтобы выбирать инструмент осознанно.

Проекты в ходе обучения:
14 лабораторных работ и итоговый проект. В портфолио: агентная система с C4-диаграммами и ADR, RAG-компонент, мультиагентный оркестратор и конвейер доставки с проверками качества.

Итог курса:
Готовая агентная система в портфолио — для перехода к роли инженера AI-систем в командах, которые используют языковые модели в производственной среде.