Скачать Eng AI-агенты: разработка без фреймворков - Riel (2026)

[bart]

AI-агенты: разработка без фреймворков​

AI Agents
Автор: Zen van Riel
Язык: английский



Хотите создавать AI-агентов, которые действительно работают в продакшене — без магии фреймворков и непредсказуемых сбоев? Этот курс на английском языке от Zen van Riel даёт именно то, чего не хватает большинству разработчиков: глубокое понимание того, как агенты устроены изнутри, и умение строить их с нуля на чистом Python.

Большинство курсов учат использовать LangChain или похожие инструменты — но не объясняют, что происходит под капотом. Когда что-то идёт не так, разработчик оказывается беспомощным. Здесь вы научитесь сами управлять каждым этапом: от формирования промта до вызова инструментов и обработки результатов. Это навыки инженерного уровня, а не набор готовых шаблонов.

Курс особенно ценен для тех, кто уже имеет опыт с Python и хочет перейти от экспериментальных прототипов к промышленным AI-системам. Вы разберёте реальное приложение целиком и поймёте принципы, применимые к любым моделям и API.

Почему этот подход сильнее фреймворков:

• полный контроль над процессами
• прозрачность всей логики и поведения системы
• предсказуемость результатов и минимизация ошибок
• универсальность, независимо от используемых API и моделей

Фреймворки скрывают критически важные процессы: обработку инструментов, форматирование запросов, контроль за логикой и безопасностью. Строя агентов самостоятельно, вы получаете возможность полностью контролировать поведение системы и не зависеть от решений сторонних библиотек.

На курсе разбирается полноценное приложение — практический пример промышленного AI-агента, который:

• анализирует и обрабатывает текстовые данные (встречи, документы, переписки)
• решает, когда и какие действия выполнить
• вызывает внешние инструменты через Python
• собирает структурированный результат и отдаёт пользователю

Вы увидите все этапы системы — от промта до финального результата.

Что вы поймёте про внутреннюю механику агентов:

• как устроен agentic loop и как написать его вручную
• как модель генерирует действия и структурированные команды (JSON)
• как Python управляет циклами, валидацией и безопасностью
• как проектировать архитектуру инструментов (tools) без хаоса
• как избежать типичных ошибок начинающих разработчиков агентов

AI-модель не выполняет код. Она только предлагает действия, а решения, безопасность, валидация и выполнение — полностью на стороне вашего кода. Это фундамент, без которого невозможны надёжные AI-приложения.

Практические навыки, которые вы освоите:

• создание AI-агентов с нуля без LangChain и аналогов
• работа напрямую с API моделей (GPT, Claude и др.)
• реализация инструментов и корректная обработка результатов
• построение понятных и расширяемых архитектур
• адаптация агентов под любые задачи — от автоматизации до анализа данных и ресёрча

Для кого подойдёт:

• Python-разработчики, готовые перейти от прототипов к промышленным решениям
• Инженеры, которые хотят понять AI-агентов изнутри, а не полагаться на абстракции
• Те, кто уже пробовал фреймворки, но хочет настоящего контроля над системой
• Разработчики, строящие инструменты автоматизации, аналитики или ресёрча на базе LLM
• Специалисты, желающие освоить архитектурные подходы топовых AI-компаний

Что получите:

• Глубокое понимание устройства agentic loop и агентных систем
• Практический опыт сборки реального промышленного AI-агента на Python
• Навык прямой работы с API языковых моделей без зависимости от фреймворков
• Архитектурные паттерны для создания расширяемых и предсказуемых AI-приложений
• Инженерный фундамент для разработки агентов под любые задачи

Продажник:

Для просмотра вы должны войти или зарегистрироваться.

Скачать: