[Специалист] Нейросети и AI-агенты для бизнеса: путь к нейросотруднику (Тимофей Буряк)

​

Код курса: ИИАГЕНТ
Еще несколько лет назад мы воспринимали искусственный интеллект как помощника: доверяли ему собрать информацию, составить резюме из нескольких документов, сгенерировать картинку. Сегодня ИИ стал уже полноценным актором, так что ему можно делегировать различные задачи.

Сегодня мы все чаще говорим не просто об искусственном интеллекте (AI), но об AI-агентах. Это не чат-бот, а программный объект, который воспринимает данные и запросы, планирует действия, использует внешние инструменты и обучается на основе памяти, чтобы достичь заданного результата. Он использует большие языковые модели (LLM), чтобы интерпретировать информацию и ставить задачи.

Фактически это полноценный субъект, и взаимодействие с ним уже напоминает взаимодействие с человеком. С ним можно не просто вести диалог, но и делегировать ему задачи, а также автоматизировать выполнение рутинных задач.
Этот курс — ваш проводник в мир «агентного» AI. Вы станете не пользователем, а архитектором интеллектуальных систем. Они более динамичны, адаптивны и быстро принимают решения в режиме реального времени.

Обучение на этом курсе позволит вам:

• Овладеть такими понятиями, как цель, среда, инструменты, память: освоите фреймворки LangChain, CrewAI, AutoGPT и изучите сферы применения AI-агентов, в том числе поддержку клиентов, поиск информации, автоматизацию процессов.
• Научиться ставить задачи для агента: задавать правила его взаимодействия с пользователями, настраивать инструменты, выстраивать архитектуру агента.
• Научиться работать с LLM и инструментами: подключать OpenAI, Anthropic, LLaMA, осуществлять prompt engineering, подключать внешние устройства.
• Настраивать память: использовать векторные базы (FAISS, Chroma, Weaviate), управлять историей взаимодействия.
• Персонализировать агента: управлять целями и приоритетами, выставлять метрики качества работы агента, устанавливать ограничения и фильтры.

В результате обучения слушатели соберут работающего AI-агента под свою задачу (служба поддержки, ассистент продаж, финансовый аналитик, генерация управленческих отчетов, документооборот).

Для обучения необходима последняя версия браузера Chrome, Edge или Firefox, возможность установки Docker / Ollama / Make / Relevance / LM Studio / GPT4All / ChatRTX, а также доступ к облачным сервисам.

Вы научитесь:

• использовать фреймворки LangChain, CrewAI, AutoGPT;
• ставить агенту задачи и использовать инструменты API;
• подключать LLM (OpenAI, Anthropic, LLaMA и др.);
• осуществлять инженерию промтов (prompt engineering);
• управлять памятью AI-агента;
• адаптировать агента под целевую аудиторию.

Специалисты, обладающие этими знаниями и навыками, в настоящее время крайне востребованы.
Обучение по мировым стандартам позволяет нашим выпускникам работать в ведущих компаниях России и других стран. Они делают успешную карьеру и пользуются уважением работодателей.

Программа:

Модуль 1. Зачем агент? Потребность, цели и бизнес-контекст (2 ак. ч.)

• Что такое AI-агент?
• Роли агента в организации.
• Метод определения потребности:
  • Когда нужен бот, а когда агент,
  • Как понять, что задача требует автономности,
  • Выявление целевой аудитории,
  • Определение сценариев.
• Интервьюирование стейкхолдеров.

Практика: Сформулировать потребность и задачу.

Модуль 2. Формулирование требований и описание задач агента (2 ак. ч.)

• Постановка задачи для агента (как формулировать цели, ограничения, источники данных, правила поведения).
• Методы формулирования требований.
• Инструменты.

Практика: Описать требования к агента для своей задачи.

Модуль 3. Архитектура, роли и дизайн агента (2 ак. ч.)

• Компоненты агента:
  • LLM,
  • память,
  • инструменты,
  • планировщик,
  • действующие агенты.
• Типы архитектур.
• Обзор популярных фреймворков: LangChain, CrewAI, AutoGPT.

Практика: Нарисовать архитектуру своего агента (блок-схема + взаимодействия).

Модуль 4. Инструменты, память, источники, интеграции (3 ак. ч.)

• Подключение LLM.
• Инженерия промптов.
• Подключение API.
• Векторные базы.
• Память.
• Источники знаний.

Практика: Создать прототип агента со своей базой знаний.

Модуль 5. Методика этапов разработки AI-агента (3 ак. ч.)

• Цикл разработки.
• Методы итераций.
• Метрики агента.

Практика: Адаптация агента под целевую аудиторию (например, HR-бот, маркетинговый ассистент).

Модуль 6. Итоговый проект и внедрение (4 ак. ч.)

• Оценка внедрения.
• Интеграция: веб-интерфейс, Telegram-бот.
• Управление изменениями.
• Подготовка презентации и защита проекта.

Итоговый результат:
Участник разрабатывает работающего AI-агента для своей конкретной задачи (например, агент для аналитики рынка, внутренний помощник компании, автоматизированный FAQ и др.).