Задача: спроектировать систему из 3-х агентов для анализа рынка. С чего начнёте?

Разберитесь в паттернах проектирования ИИ-агентов на нашем практическом курсе. Стартуем сегодня в 19:00 МСК.

Вас ждёт:

— практика на CrewAI и LangGraph;
— 13 вебинаров с разбором задач;
— сквозной проект для портфолио;
— разбор архитектурных паттернов Plan-and-Execute.

Решить задачу обучения

Задача: создать систему, которая сама решает задачи. Решение: AI-агенты

Хватит писать простые скрипты для инференса моделей. Настало время проектировать сложные автономные системы, способные к планированию и использованию инструментов.

На курсе «Углубленные AI-агенты» вы пройдете путь от идеи до деплоя.

Практические этапы:

— разработка мультиагентных систем с нуля;
— работа в среде LangGraph, CrewAI и AutoGen;
— внедрение механизмов планирования и использования Tools;
— создание сложного финального проекта для вашего портфолио.

Поток уже стартовал, успейте влететь.

🚀 Записаться на основной курс

Если сомневаетесь — просто посмотрите вводное занятие.

Задача: Построить агента с рефлексией

Дано: LLM, которая иногда ошибается.

Задача: Реализовать цикл «Действие → Оценка → Исправление».

Решение через линейный LangChain превратится в «макароны».

Решение через LangGraph — это красивый граф с управлением состоянием.

— управляемый поток (ветвления, возвраты);
— state как память процесса;
— безопасность.

Хотите научиться кодить такие системы? Курс уже идёт.

Записаться на курс

Бесплатная лекция по теме

Задача: Реализовать Self-Correction (самоисправление)

Дано: LLM генерирует SQL-запрос. Часто он синтаксически неверен.

Решение на LangGraph:

1. Узел Generate: пишет код.
2. Узел Execute: пытается выполнить.
3. Условное ребро:

— Если Error: возвращает в Generate с текстом ошибки;
— Если Ok: идёт дальше.

Это простейший граф. На курсе мы строим системы сложнее: с памятью, поиском и внешними инструментами.

Записаться на курс

Разбор логики работы графов: Смотрите вводный урок бесплатно.