Самый востребованный навык в ИТ в 2026-м — навык создания ИИ-агентов

Мы полностью переработали курс «Разработка AI-агентов» под реалии 2026 года. Никакой долгой теории — с самого начала пишем код. Обучать и делиться набитыми шишками будут эксперты-практики из Газпромбанка, Альфа-Банка и других бигтехов.

В программе:

— архитектура автономных систем с тестированием, ReAct-циклами и контролем токенов;
— практическая работа с актуальными фреймворками LangGraph, AutoGen, MCP и CrewAI;
— настройка продвинутого RAG для парсинга документов и точного поиска;
— внедрение решений с учётом действующего законодательства (152-ФЗ);
— дипломная работа, за основу которой можно взять свой рабочий проект или задачу, которую предложим мы.

Эксперты поделятся инсайтами из реального продакшна — тем, о чём вам никогда не расскажет ни одна нейросеть.

Запись первого открытого вебинара, на котором мы вместе с руководителем AI-направления в Альфа-Банке Полиной Полуниной пилили агента в прямом эфире.

Ах да, чуть не забыли! Дарим промокод AGENTSWEB на скидку 10 000 рублей и два курса сверху при покупке до 15 марта 🎁

→ Стать AI-инженером

Кажется, мы окончательно перешли от игрушек к суровому AgentOps

Приглашаем на наш обновлённый курс по разработке ИИ-агентов. Никакой воды про «будущее нейросетей», только инженерный подход.

На курсе мы:

— пошагово строим готовые системы на LangGraph, CrewAI и MCP;
— настраиваем кэширование и роутинг, чтобы бот не сожрал токены;
— разбираемся со стейтом, учимся дебажить через time-travel и прикручиваем human-in-the-loop;
— выводим RAG в прод так, чтобы безопасники не завернули архитектуру из-за 152-ФЗ.

В пекло скучные лекции про общую инфраструктуру — сразу фокусируемся на агентных фреймворках и написании кода. Занятия ведут бывалые лиды из Газпромбанка и Альфы, набившие шишки на реальных задачах.

Кстати, на днях мы пилили агента в прямом эфире, если пропустили — есть запись вебинара.

Сегодня последний день, когда можно забрать курс по старым ценам. Базовый тариф сейчас стоит 49 000 ₽ (вместо 62 990 ₽), продвинутый трек — 99 000 ₽ (вместо 124 990 ₽). Если не хочется отдавать всю сумму сразу, есть рассрочка. Торопитесь — на потоке осталось всего 5 мест!

→ Зафиксировать цену и перейти к сборке своих агентов

Начать рассказывать интервьюеру, как вы ловко дёргаете ручки API через базовый LangChain.

Звучит как отличный план, да? Нет, это мгновенный отказ.

В свежем отчёте по рынку GPU говорится, что 54% компаний стопают ИИ-внедрения тупо из-за конских затрат на инфраструктуру. На серверах более 70% стоимости — это видеокарты. Поэтому на собесах сейчас спрашивают не про красивые промпты, а про жёсткую экономику агентов.

По сути, от вас ждут понимания, как лимитировать ресурсы на лету, роутить запросы и дебажить отказы через механизм time-travel в LangGraph. Если вы до сих пор собираете ботов в ноутбуках, гляньте обновлённый курс «Разработка ИИ-агентов» — фокус там смещён с игрушечных концепций на суровый энтерпрайз.

Что требуют от мидлов и выше:

— интеграция мультиагентных систем по стандарту MCP;
— суровый AgentOps: метрики, трейсинг, защита от деградации пайплайнов;
— локальный деплой Open Source под 152-ФЗ (без этого в финтех можно даже не стучаться).

Прямо сейчас можно урвать курс с увесистой скидкой (49 000 ₽ 62 990 ₽ за базовый тариф и 99 000 ₽ 124 990 ₽ за продвинутый трек), но стоит поторопиться — на потоке осталось всего 5 мест.

👉 Подтянуть архитектуру до уровня прода

🧩 Выходной челлендж: дочисти парсер команд

У тебя есть заготовка интерактивной оболочки — read-eval-print loop. Осталось дописать несколько ключевых частей.

#include <iostream>
#include <sstream>
#include <vector>
#include <string>

std::vector<std::string> parseCommand(const std::string& line) {
    // TODO: разбить строку на токены по пробелам
    // Учти: несколько пробелов подряд — не ошибка
}

void execute(const std::vector<std::string>& tokens) {
    if (tokens.empty()) return;
    
    if (tokens[0] == "echo") {
        // TODO: вывести все аргументы через пробел
    } else if (tokens[0] == "exit") {
        exit(0);
    } else {
        // TODO: вывести "Unknown command: <имя команды>"
    }
}

int main() {
    std::string line;
    while (true) {
        std::cout << "> ";
        if (!std::getline(std::cin, line)) break;
        execute(parseCommand(line));
    }
}

Задача: заполни три TODO.

💬 Покажи своё решение — особенно интересны варианты с std::istringstream и ручным разбором.


📍Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы

Библиотека C/C++ разработчика

#междусобойчик

😱 Если ваш продукт не умеет отдавать данные в формате, понятном AI-агенту, то вас просто не существует

Скрипт не будет кликать по красивым кнопкам в браузере, он уйдёт к конкуренту с нормальным API. Перестроить архитектуру под машинных клиентов — это уже не хайп, а необходимое условие сохранения конкурентоспособности.

Как адаптировать продукт и не исчезнуть из выдачи:

— интегрировать MCP и A2A-взаимодействие, чтобы агенты могли вас читать;
— научиться контролировать стоимость (лимиты, кэш, роутинг между моделями);
— настроить AgentOps: трейсинг, логирование и отлов регрессий.

Всё это ждёт вас на обновлённом курсе «Разработка AI-агентов». Мы специально сделали фокус на утилитарном инжиниринге и production-ready решениях.

Кстати, до 29 марта можно забрать курс с большой скидкой, и стоит поторопиться — мест на потоке всё меньше.

Зафиксировать цену и начать деплоить агентов без слива бюджета 👈