HITM@N
МОДЕРАТОР
[RAG Pack] Основы ИИ-агентов: от архитектуры до собственной реализации (2026)
Introduction to Agents — практический курс, посвящённый архитектуре современных ИИ-агентов и принципам их разработки. За шесть интерактивных занятий вы пройдёте путь от понимания базовых компонентов агентных систем до создания собственного работающего ИИ-агента на Python.
Вы узнаете, как устроены ИИ-агенты изнутри, каким образом они рассуждают, используют память и внешние инструменты, планируют действия, принимают решения и оценивают результаты своей работы.
Главная особенность курса — изучение фундаментальных принципов агентной архитектуры без привязки к конкретным фреймворкам. Вместо использования готовых решений вы самостоятельно реализуете ключевые компоненты агента, чтобы понимать не только то, как он работает, но и почему он работает именно так.
Почему стоит изучить этот курс?
Большинство руководств по разработке ИИ-агентов начинаются со знакомства с определённым фреймворком. Такой подход позволяет быстро собрать работающее приложение, но зачастую оставляет без ответа важные вопросы:
Как устроена внутренняя архитектура ИИ-агента?
За что отвечает каждый компонент агентной системы?
Каким образом языковые модели выполняют многошаговые задачи?
Как агент использует память, инструменты и внешние
Скачать:
Introduction to Agents — практический курс, посвящённый архитектуре современных ИИ-агентов и принципам их разработки. За шесть интерактивных занятий вы пройдёте путь от понимания базовых компонентов агентных систем до создания собственного работающего ИИ-агента на Python.
Вы узнаете, как устроены ИИ-агенты изнутри, каким образом они рассуждают, используют память и внешние инструменты, планируют действия, принимают решения и оценивают результаты своей работы.
Главная особенность курса — изучение фундаментальных принципов агентной архитектуры без привязки к конкретным фреймворкам. Вместо использования готовых решений вы самостоятельно реализуете ключевые компоненты агента, чтобы понимать не только то, как он работает, но и почему он работает именно так.
Почему стоит изучить этот курс?
Большинство руководств по разработке ИИ-агентов начинаются со знакомства с определённым фреймворком. Такой подход позволяет быстро собрать работающее приложение, но зачастую оставляет без ответа важные вопросы:
Как устроена внутренняя архитектура ИИ-агента?
За что отвечает каждый компонент агентной системы?
Каким образом языковые модели выполняют многошаговые задачи?
Как агент использует память, инструменты и внешние
Скачать:
