🤖 Какие ИИ-агенты нужны инженерам для работы? Уже завтра на бесплатном вебинаре разберём с Артуром Сапрыкиным.

LLM сама по себе умеет отвечать на вопросы. Но как только нужно сходить в API, прочитать лог, запустить команду и принять решение по результату — одной модели мало. Эту разницу и закрывают агенты.

На вебинаре «Агенты ИИ. Что это такое и почему они сделали LLM полезным?» разберём:

🟢что на самом деле стоит за словом «ИИ-агент»
🟢почему голой LLM недостаточно для рабочих задач
🟢какую роль агенты играют в современных ИИ-решениях
🟢 примеры применения в реальных продуктах
🟢 почему ChatGPT — это не только LLM

👨‍💻 Ведёт: Артур Сапрыкин, основатель и CEO Maglosya. 17 лет в IT, 10 из них в ИИ, 7 лет преподаёт. Начинал с desktop-приложений для госучреждений на .NET и C++, сейчас проектирует архитектуру ИИ-систем: агенты, LLM, компьютерное зрение, аудио-аналитика.

📆 1 июля, 20:00 мск
📍 Zoom

↘️ Регистрируйся бесплатно

Ждём именно тебя 🤍

А ты уже сделал своего ИИ-агента для автоматизации инфраструктуры? Если нет — ждём на интенсиве «ИИ-агенты для инженеров», где за 9 живых занятий соберешь агента под свои рабочие задачи.

Рынок уходит от простых чатов к автономным агентам, которые сами доводят задачу до результата по циклу Reason+Act. MCP, интеграция в CI/CD и контроль расходов на LLM уже встречаются в требованиях вакансий.

Программу интенсива собрали специально для DevOps, SRE и backend-инженеров, где ты научишься:

🟢внедрять автономных coding-агентов: Aider, opencode для рефакторинга и написания тестов
🟢разрабатывать собственные MCP-серверы на FastMCP для связи LLM с внутренней инфраструктурой
🟢снижать расходы на API через связку Architect/Editor и мониторинг в Langfuse
🟢генерировать и валидировать Helm-чарты и Kubernetes-манифесты силами агента
🟢защищать агентов от Prompt Injection и утечки секретов через Docker-изоляцию
🟢подключать AI-ревьюеров в GitHub Actions
🟢управлять контекстом в длинных проектах через иерархическую память

↘️ Подробная программа

Тебя ждёт:

🟢 9 живых эфиров с Артуром Сапрыкиным
🟢 8 заданий с проверкой
🟢 упор на self-hosted решения и open-source агентов — Aider, opencode
🟢 чат с Артуром и участниками интенсива, записи эфиров
🟢 реальные сценарии DevOps: работа с Terraform, Helm и логами систем
🟢 разбор безопасности и изоляции AI-процессов
🟢 блок про экономику: как не слить бюджет на API в первый же день

👨‍💻 Автор и ведущий практикума — Артур Сапрыкин, основатель и CEO Maglosya
17 лет в IT, 10 из них в ИИ, 7 лет преподаёт. Начинал с desktop-приложений для госучреждений на .NET и C++, сейчас проектирует архитектуру ИИ-систем: агенты, LLM, компьютерное зрение, аудио-аналитика.

🟡 Начало занятий — 20 июля
🎁 Сейчас действует скидка 10 000 руб. А для участников практикума «LLM для инженеров» дополнительная скидка 3 000 руб.

↘️ Узнать подробности и занять место

✉️ Чтобы получить дополнительную скидку, напиши нашим менеджерам в телеграм, они подробно расскажут о программе и помогут с оплатой.