От игрушечных датасетов к суровому инжинирингу ИИ-агентов

Тренироваться на чистых датасетах весело. Но в реальном продакшне данные кривые, запросы нестандартные, а LLM постоянно норовят уйти в бесконечный цикл.

Мы обновили наш курс по AI-агентам. Теперь это не обзор инструментов, а детальное погружение в создание готовой системы шаг за шагом. Упор на тестирование, метрики и устранение регрессий.

Над чем предстоит работать:

🔹 RAG высокого уровня: парсинг сканов, разнородных таблиц и улучшение поисковых запросов;
🔹 оркестрация систем: LangGraph, time-travel, контрольные точки и runbooks;
🔹 экономика агентов: ограничение вычислительных ресурсов, кэш и умный роутинг;
🔹 интеграции: визуальные подтверждения и управление браузером;
🔹 юридические аспекты: деплой с полным соблюдением 152-ФЗ.

Забирайте скидку 10 000 рублей по промокоду Agent (до 28 февраля).

Через акцию «3 курса по цене 1» можно получить ещё два направления в подарок.

Начать строить стабильные ИИ-системы

🧪 Решаем задачи промышленного масштаба: разработка AI-агентов 2026

Хватит тюнить гиперпараметры в изоляции. Настоящая задача сегодня — построить измеримую систему из агентов, работающую в рамках закона и бюджета. В обновлённом курсе мы фокусируемся на практике промышленной эксплуатации.

📚 В программе курса:

— практический RAG: решение задач по извлечению данных из «грязных» источников;
— метрики качества: как математически доказать стабильность вашего агента;
— экономика систем: задачи по оптимизации роутинга запросов и кэширования;
— human-in-the-loop: встраивание эксперта в цепочки принятия решений.

Начинайте учиться уже сейчас — материалы для подготовки доступны сразу после регистрации.

⏳ Специальные условия до 28 февраля:
— введите промокод Agent для получения скидки 10 000 рублей**;

— участвуйте в **акции «3 курса по цене 1» — заберите два дополнительных курса бесплатно.

👉 Получить доступ к курсу и подаркам