Автор: Riel
Название: AI-агенты: разработка без фреймворков (2026)
Описание:
AI Agents
Автор: Zen van Riel
Язык: английский
Хотите создавать AI-агентов, которые действительно работают в продакшене — без магии фреймворков и непредсказуемых сбоев? Этот курс на английском языке от Zen van Riel даёт именно то, чего не хватает большинству разработчиков: глубокое понимание того, как агенты устроены изнутри, и умение строить их с нуля на чистом Python.
Большинство курсов учат использовать LangChain или похожие инструменты — но не объясняют, что происходит под капотом. Когда что-то идёт не так, разработчик оказывается беспомощным. Здесь вы научитесь сами управлять каждым этапом: от формирования промта до вызова инструментов и обработки результатов. Это навыки инженерного уровня, а не набор готовых шаблонов.
Курс особенно ценен для тех, кто уже имеет опыт с Python и хочет перейти от экспериментальных прототипов к промышленным AI-системам. Вы разберёте реальное приложение целиком и поймёте принципы, применимые к любым моделям и API.
Почему этот подход сильнее фреймворков:
Фреймворки скрывают критически важные процессы: обработку инструментов, форматирование запросов, контроль за логикой и безопасностью. Строя агентов самостоятельно, вы получаете возможность полностью контролировать поведение системы и не зависеть от решений сторонних библиотек.
На курсе разбирается полноценное приложение — практический пример промышленного AI-агента, который:
Вы увидите все этапы системы — от промта до финального результата.
Что вы поймёте про внутреннюю механику агентов:
AI-модель не выполняет код. Она только предлагает действия, а решения, безопасность, валидация и выполнение — полностью на стороне вашего кода. Это фундамент, без которого невозможны надёжные AI-приложения.
Практические навыки, которые вы освоите:
Для кого подойдёт:
Что получите:
Подробнее:
Скачать:
Название: AI-агенты: разработка без фреймворков (2026)
Описание:
AI Agents
Автор: Zen van Riel
Язык: английский
Хотите создавать AI-агентов, которые действительно работают в продакшене — без магии фреймворков и непредсказуемых сбоев? Этот курс на английском языке от Zen van Riel даёт именно то, чего не хватает большинству разработчиков: глубокое понимание того, как агенты устроены изнутри, и умение строить их с нуля на чистом Python.
Большинство курсов учат использовать LangChain или похожие инструменты — но не объясняют, что происходит под капотом. Когда что-то идёт не так, разработчик оказывается беспомощным. Здесь вы научитесь сами управлять каждым этапом: от формирования промта до вызова инструментов и обработки результатов. Это навыки инженерного уровня, а не набор готовых шаблонов.
Курс особенно ценен для тех, кто уже имеет опыт с Python и хочет перейти от экспериментальных прототипов к промышленным AI-системам. Вы разберёте реальное приложение целиком и поймёте принципы, применимые к любым моделям и API.
Почему этот подход сильнее фреймворков:
- полный контроль над процессами
- прозрачность всей логики и поведения системы
- предсказуемость результатов и минимизация ошибок
- универсальность, независимо от используемых API и моделей
Фреймворки скрывают критически важные процессы: обработку инструментов, форматирование запросов, контроль за логикой и безопасностью. Строя агентов самостоятельно, вы получаете возможность полностью контролировать поведение системы и не зависеть от решений сторонних библиотек.
На курсе разбирается полноценное приложение — практический пример промышленного AI-агента, который:
- анализирует и обрабатывает текстовые данные (встречи, документы, переписки)
- решает, когда и какие действия выполнить
- вызывает внешние инструменты через Python
- собирает структурированный результат и отдаёт пользователю
Вы увидите все этапы системы — от промта до финального результата.
Что вы поймёте про внутреннюю механику агентов:
- как устроен agentic loop и как написать его вручную
- как модель генерирует действия и структурированные команды (JSON)
- как Python управляет циклами, валидацией и безопасностью
- как проектировать архитектуру инструментов (tools) без хаоса
- как избежать типичных ошибок начинающих разработчиков агентов
AI-модель не выполняет код. Она только предлагает действия, а решения, безопасность, валидация и выполнение — полностью на стороне вашего кода. Это фундамент, без которого невозможны надёжные AI-приложения.
Практические навыки, которые вы освоите:
- создание AI-агентов с нуля без LangChain и аналогов
- работа напрямую с API моделей (GPT, Claude и др.)
- реализация инструментов и корректная обработка результатов
- построение понятных и расширяемых архитектур
- адаптация агентов под любые задачи — от автоматизации до анализа данных и ресёрча
Для кого подойдёт:
- Python-разработчики, готовые перейти от прототипов к промышленным решениям
- Инженеры, которые хотят понять AI-агентов изнутри, а не полагаться на абстракции
- Те, кто уже пробовал фреймворки, но хочет настоящего контроля над системой
- Разработчики, строящие инструменты автоматизации, аналитики или ресёрча на базе LLM
- Специалисты, желающие освоить архитектурные подходы топовых AI-компаний
Что получите:
- Глубокое понимание устройства agentic loop и агентных систем
- Практический опыт сборки реального промышленного AI-агента на Python
- Навык прямой работы с API языковых моделей без зависимости от фреймворков
- Архитектурные паттерны для создания расширяемых и предсказуемых AI-приложений
- Инженерный фундамент для разработки агентов под любые задачи
Подробнее:
Подробности доступны после входа
Войдите или создайте аккаунт, чтобы посмотреть скрытую информацию.
Скачать: