🤖 Большинство материалов по ИИ-агентам устаревают быстрее, чем многие курсы успевают обновить программу

Инструменты, подходы и фреймворки меняются постоянно. Поэтому важно не просто собрать демо-агента, а понимать архитектуру, ограничения и практики, которые используются в продакшене.

🚀 30 июня стартует курс «Разработка ИИ-агентов».

⏳ До 20 июня действует сниженная цена.

За 8 недель под руководством практиков из бигтеха вы соберёте собственного AI-агента, который работает с API, использует память, подключается к внешним сервисам и решает реальную задачу.

Что разберём:

🔹 архитектуру AI-агентов и надёжный вывод;
🔹 LangGraph и оркестрацию workflow;
🔹 MCP и работу с внешними инструментами;
🔹 RAG-системы;
🔹 AgentOps, observability и evals;
🔹 безопасность и защиту от prompt injection;
🔹 мультиагентные системы и A2A.

На курсе отдельно разбираем вопросы надёжности, безопасности и контроля агентных систем.

👉 Узнать программу и забронировать место со скидкой

🔥 Чем больше агентов — тем лучше? Не всегда. Уже завтра поговорим о реальных ограничениях на открытом уроке «Мультиагентные системы: почему большинство архитектур переусложнены».

Спикер — Дмитрий Юдин, руководитель AI/ML-направления в Сloud․ru.

После урока вы:

🔹 будете лучше ориентироваться в выборе между одним агентом и мультиагентной системой;
🔹 поймёте, какие архитектурные ошибки встречаются чаще всего;
🔹 получите практические ориентиры для проектирования и внедрения агентных систем;
🔹 будете лучше понимать возможности и ограничения современных ИИ-агентов.

🗓️ 18 июня, 19:00 (МСК)
⏱️ 90 минут

👉 Зарегистрироваться и получить промокод на 10 000 ₽

⏰ Уже сегодня в 19:00 (МСК) стартует открытый урок!

Тема:

«Мультиагентные системы: почему большинство архитектур переусложнены»

🔥 За 90 минут разберёмся, когда действительно стоит строить мультиагентную систему, а когда она только добавляет сложность, расходы и новые точки отказа.

Поговорим о критериях выбора архитектуры, типичных ошибках и ограничениях современных ИИ-агентов, которые важно учитывать ещё до внедрения в продукт.

🎙️ Спикер — Дмитрий Юдин, руководитель AI/ML-направления в Сloud․ru.

🎁 Для всех участников подготовили промокод на скидку 10 000 ₽ на курс «Разработка ИИ-агентов».

👉 Успей присоединиться к уроку

🤖 AI пишет код за вас? Это самое скучное, что он умеет

Основное время разработчик тратит на другое: разобраться в чужой кодовой базе, найти нужный участок проекта, проверить решение, собрать Pull Request. Вот где AI реально экономит часы — если знать, как им пользоваться.

23 июня Ольга Лукьянова покажет это на практике: как с помощью современных AI-инструментов быстро погружаться в незнакомый проект, находить нужный код, реализовывать задачи и проверять результат до ревью коллег.

В итоге вы увидите не отдельные приёмы и промпты, а целостный workflow, который можно встроить в свою работу уже на следующий день 🔥

Чтобы лучше погрузиться в тему:

📺 Выступление про SourceCraft
📖 Статья на Хабре

🗓️ Когда: 23 июня, 19:00 (МСК)

👉 Занять место на открытом уроке

🤖 Какие задачи можно действительно доверить ИИ?

Уже завтра разберём это на открытом уроке «AI-инструменты в разработке: как писать код быстрее с помощью ассистентов».

Спикер — Ольга Лукьянова, руководитель команды поиска и навигации по коду в SourceCraft от Яндекса.

После урока вы:

🔹 поймёте, какие задачи стоит делегировать AI уже сегодня;
🔹 научитесь быстрее разбираться в новых проектах и кодовой базе;
🔹 увидите, как выглядит современный workflow разработки с AI;
🔹 узнаете, где AI помогает экономить время, а где всё ещё нужен контроль разработчика.

На практике разберём путь от получения задачи до готового Pull Request с использованием AI-инструментов и AI-ревью.

🗓️ 23 июня, 19:00 (МСК)
⏱️ 90 минут

👉 Зарегистрироваться и получить рабочий AI-workflow для своих задач

Как работают менеджеры контекста в Python, и в каких случаях их полезно использовать?

Менеджеры контекста используются для управления ресурсами, такими как файлы, сетевые подключения или блокировки, с автоматическим освобождением этих ресурсов по завершении работы. Основное их применение — в тех случаях, когда требуется гарантированное освобождение ресурсов, даже в случае возникновения ошибок. Менеджеры контекста создаются с помощью ключевого слова with, которое автоматически вызывает методы enter и exit у объекта.

Пример использования ⚙️
# Пример менеджера контекста для работы с файлами
with open('example.txt', 'w') as file:
file.write('Hello, world!')

# Файл автоматически закроется после выхода из блока 'with', даже если возникнет ошибка

Библиотека собеса по Python