Открыто

AgentOps [Тариф Инженерный трек] [proglib.academy] [Кирилл Кухарев, Екатерина Трофимова]

Тема в разделе "Нейросети и искусственный интеллект", создана пользователем Топикстартер, 24 апр 2026 в 13:15.

Основной список: 16 участников

  1. 24 апр 2026 в 13:15
    #1
    Топикстартер
    Топикстартер ЧКЧлен клуба

    Складчина: AgentOps [Тариф Инженерный трек] [proglib.academy] [Кирилл Кухарев, Екатерина Трофимова]

    2026-04-24_16-33-22.png

    Курс для разработчиков и LLM инженеров о том, как внедрять AI-логику в бэкенд IT-продуктов и сохранять стабильность сервиса
    После курса вы сможете запускать AI-сервисы в production и контролировать их поведение.

    С какими задачами вы научитесь справляться:
    1. Встроите AI-слой в backend-архитектуру
      API → оркестрация → инструменты → хранилище состояния → мониторинг
    2. Сделаете поведение AI-агента предсказуемым
      лимиты • повторные запросы • контроль действий агента
    3. Научитесь тестировать AI-логику
      датасеты • регрессионные тесты • проверки качества
    4. Настроите наблюдаемость системы
      метрики • трассировка • оповещения
    5. Будете контролировать стоимость
      лимиты токенов • бюджет на запрос • резервные модели
    6. Настроите безопасные вызовы инструментов
      валидация • политики доступа • ограничения действий
    Кем вы будете после курса:
    • Backend-разработчик, работающий с AI-агентами
    Что вы будете уметь:
    • Проектировать backend-сервисы с AI-логикой
    • Внедрять AI в существующую архитектуру
    • Тестировать поведение AI-агентов
    • Контролировать стоимость AI-запросов
    • Обеспечивать надежность AI-агентов
    • Отслеживать и отлаживать работу AI-агентов
    Финальный проект – cервис с AI-логикой под вашу задачу:
    • Имеет API
    • Использует AI-инструменты
    • Хранит состояние
    • Содержит тесты
    • Имеет систему мониторинга
    • Контролирует стоимость запросов
    Программа:
    1. Где AI-агенты живут в backend-инфраструктуре
    2. Интеграция LLM в backend
    3. Оценка качества LLM в backend-сервисах
    4. Инструменты агента и архитектура взаимодействия с внешними сервисами
    5. RAG и работа с данными для AI-агента
    6. Надёжность AI бэкенд-сервисов
    7. Тестирование и оценка качества AI-систем
    8. Оркестрация AI-агентов
    9. Развертывание AI backend-сервиса
    10. Трассировка, наблюдаемость и эксплуатация AI-сервисов
    11. Управление затратами на AI-системы
    12. Локальное внедрение и приватное развертывание AI-моделей
    13. Проект: Production-ready AI backend (реальный кейс)
    1. Где AI-агенты живут в backend-инфраструктуре
      • Теория:
        • Разберете, как интегрировать AI/LLM в backend-систему и какую роль в ней играют агенты;
        • Научитесь выбирать между агентом и workflow в зависимости от задачи;
        • Освоите типовые сценарии внедрения AI через API, внутренние инструменты и автоматизацию;
        • Оцените возможности и ограничения современных AI-решений.
      • Практика:
        • Соберете архитектурную карту AI-функциональности вашего сервиса;
        • Спроектируете схему интеграции AI-модулей в backend;
        • Определите зоны ответственности компонентов, чтобы избежать хаоса в разработке.
      • Результат:
        • Ваш сервис станет устойчивее и надежнее благодаря грамотно выстроенной архитектуре и четко определённым зонам ответственности.
    2. Интеграция LLM в backend
      • Теория:
        • Научитесь встраивать LLM в backend-сервисы и определять место AI-логики в системе;
        • Узнаете, как правильно встраивать AI-логику в инфраструктуру приложения;
        • Разберете OpenAI-compatible API: как устроены запросы, как писать эффективные промпты и управлять параметрами модели;
        • Научитесь формировать структурированный вывод и проектировать понятные API-контракты;
        • Сравните workflow и агентный подход и выберете подходящий под задачу;
        • Поймете, как интегрировать внешние сервисы и инструменты, организовывать надежную оркестрацию запросов и обрабатывать возможные ошибки.
      • Практика:
        • Соберете каркас backend-сервиса с AI-логикой;
        • Настроите слой оркестрации запросов, чтобы система работала стабильно;
        • Реализуете API-контракты и схемы взаимодействия между компонентами.
      • Результат:
        • Встроите LLM в реальный backend, не нарушая архитектуру сервиса. Выберете подходящий подход (workflow или агент) под конкретную задачу, и обеспечите стабильную работу системы даже при непредсказуемом поведении модели.
    3. Оценка качества LLM в backend-сервисах
      • Теория:
        • Познакомитесь с тем, что считать качеством работы LLM в продукте и чем оно отличается от классического backend;
        • Изучите offline и online метрики: как измерять качество, а не опираться на субъективные оценки;
        • Разберёте подходы к оценке генерации: релевантность, точность, полнота и выявление галлюцинаций;
        • Освоите методы A/B-тестирования и сбора пользовательской обратной связи;
        • Поймете, как отслеживать деградацию качества и балансировать качество, скорость и стоимость.
      • Практика:
        • Подготовите набор метрик для оценки качества AI-сервиса;
        • Спроектируете систему оценки и мониторинга качества в продакшене;
        • Настроите подход к тестированию и сравнению моделей, промптов и конфигураций.
      • Результат:
        • Контролируете качество AI-сервиса через метрики, тестирование и мониторинг, а не субъективную оценку. Своевременно выявляете деградацию и принимаете обоснованные решения по улучшению системы.
    4. Инструменты агента и архитектура взаимодействия с внешними сервисами
      • Теория:
        • Освоите, как описывать и подключать инструменты (tools) для работы агента;
        • Научитесь писать описания инструментов так, чтобы агент вызывал их точно и в нужный момент;
        • Разберете логику выбора инструментов и спроектируете отдельный слой для работы с внешними сервисами;
        • Изучите типовые проблемы: ошибки вызовов, задержки, лимиты и способы их обработки.
      • Практика:
        • Опишете и зарегистрируете инструменты для своего агента;
        • Подключите внешние сервисы и настроите обработку ошибок и таймаутов;
        • Настроите выбор инструментов в зависимости от контекста задачи.
      • Результат:
        • Спроектируете слой с инструментами, который легко расширять новыми инструментами. Обеспечите устойчивость агента к сбоям внешних сервисов без падения всей системы.
    5. RAG и работа с данными для AI-агента
      • Теория:
        • Освоите принципы RAG;
        • Изучите архитектуру базы знаний агента: индексирование документов, векторные базы данных и гибридный поиск;
        • Научитесь обновлять данные без потери качества и обеспечивать непротиворечивость знаний при росте базы;
        • Освоите интеграцию RAG как отдельного инструмента агента — с автоматическим выбором, когда и что искать.
      • Практика:
        • Самостоятельно настроите пайплайн индексирования и подключите векторную базу данных к своему агенту;
        • Реализуете поиск по базе знаний: векторный и по ключевым словам и сравните качество результатов;
        • Встроите RAG как инструмент: агент будет самостоятельно обращаться к базе, читать релевантные фрагменты и использовать их при генерации ответа.
      • Результат:
        • Построите систему, в которой агент работает с актуальными и проверенными данными, а не галлюцинирует. Используете RAG как полноценный инструмент агента — с поиском, чтением и применением данных из базы знаний в реальном времени.
    6. Надёжность AI бэкенд-сервисов
      • Теория:
        • Изучите основные источники нестабильности в AI-сервисах: ошибки внешних API, превышение лимитов и непредсказуемые задержки LLM;
        • Освоите стратегии повторных запросов и принципы настройки оптимальных таймаутов;
        • Научитесь обеспечивать идемпотентность: гарантировать уникальность операций и избегать дублирования вызовов при повторах;
        • Освоите использование очередей сообщений как буфера между сервисами, стратегии снижения функциональности ради стабильности и схемы резервирования на случай полного отказа компонента.
      • Практика:
        • Соберете библиотеку обработки ошибок и таймаутов для своего AI-сервиса;
        • Настроите конфигурацию лимитов и таймаутов под реальные условия работы с LLM API;
        • Опишете и реализуете схему обработки отказов — что делает система, когда модель недоступна или возвращает ошибку.
      • Результат:
        • Построите сервис, который не падает при сбоях внешних провайдеров и корректно деградирует вместо полного отказа. Снизите число инцидентов в продакшене и настроите надежный AI backend с библиотекой обработки ошибок, таймаутами и схемой отказоустойчивости.
    7. Тестирование и оценка качества AI-систем
      • Теория:
        • Изучите особенности тестирования AI-решений: почему классические unit-тесты здесь недостаточны и как работать с недетерминированными ответами модели;
        • Освоите принципы создания бенчмарков: как формировать их, выбирать метрики и фиксировать базовый уровень качества;
        • Освоите подходы к автоматизации проверки качества и сравнению версий промптов и конфигураций;
        • Научитесь формализовывать критерии прогресса: как определить, что «новая версия лучше», и избежать субъективных оценок.
      • Практика:
        • Разработаете бенчмарк качества для конкретной задачи своего агента: опишете тестовые кейсы, выберете метрики и зафиксируете показатели качества;
        • Запустите автоматизированную проверку и сравните две версии конфигураций по своему бенчмарку.
      • Результат:
        • Обоснуете изменения в промптах и конфигурациях данными, а не интуицией. Выстроите процесс итеративного улучшения AI-системы с измеримым контролем качества. Создадите собственный бенчмарк, адаптированный под конкретную задачу.
    8. Оркестрация AI-агентов
      • Теория:
        • Разберете ключевые паттерны многоагентных систем и поймете, в каких сценариях применять каждый из них;
        • Освоите разделение ролей между управляющим агентом и рабочими агентами: кто принимает решения, а кто выполняет специализированные задачи;
        • Изучите механизмы передачи данных между агентами и принципы координации действий без конфликтов;
        • Освоите подходы к изоляции контекста: как обеспечивать независимую работу агентов и объединять их результаты в единый итог.
      • Практика:
        • Спроектируете схему оркестрации для многоагентной системы: определите роли агентов, потоки данных и точки управления;
        • Реализуете управляющую часть сервиса, которая запускает сабагентов, агрегирует результаты и принимает решение о следующем шаге.
      • Результат:
        • Декомпозируете сложную задачу на специализированных агентов и распределите нагрузку между ними. Построите систему, в которой сбой одного агента не останавливает всю оркестрацию.
    9. Развертывание AI backend-сервиса
      • Теория:
        • Разберете основные шаблоны развертывания AI-сервисов и поймете, чем они отличаются от деплоя обычного backend-приложения;
        • Освоите принципы контейнеризации: как упаковать сервис с его зависимостями так, чтобы он стабильно работал в любой среде и легко масштабировался;
        • Изучите подходы к интеграции в инфраструктуру компании: подключение к внутренним сервисам, управление секретами и доступ к ресурсам;
        • Освоите требования к продакшн-запуску: конфигурирование окружений, управление переменными, логирование и стратегии обновления.
      • Практика:
        • Подготовите конфигурацию для развертывания AI-сервиса: от Dockerfile до настроек окружения;
        • Опишете сценарий обновления и релиза новой версии.
      • Результат:
        • Самостоятельно подготовите AI-сервис к запуску в инфраструктуре реальной компании. Обеспечите воспроизводимый деплой и безопасное обновление без ручных операций. Сформируете конфигурацию и сценарий релиза, применимые в реальном рабочем процессе.
    10. Трассировка, наблюдаемость и эксплуатация AI-сервисов
      • Теория:
        • Разберете специфику мониторинга AI-сервисов: какие метрики и события важны для LLM-систем — латентность, стоимость токенов, качество ответов — и чем это отличается от классического backend-мониторинга;
        • Освоите принципы трассировки вызовов агентов: как отслеживать цепочку обращений к инструментам и зависимым компонентам и восстанавливать полный путь выполнения задачи;
        • Изучите подходы к наблюдению за качеством в продакшене: как фиксировать деградацию до того, как её заметят пользователи;
        • Освоите механизмы сбора пользовательской обратной связи и ее интеграцию в цикл улучшения сервиса.
      • Практика:
        • Настроите систему накопления и хранения данных о работе сервиса: логи вызовов, трассы агентов, метрики качества;
        • Реализуете механизм быстрого поиска и диагностики неполадок — чтобы при инциденте за минуты находить, на каком шаге и почему произошел сбой.
      • Результат:
        • Диагностируете деградацию качества AI-сервиса по данным мониторинга, а не по жалобам пользователей. Сократите время разбора инцидентов за счет полной трассировки цепочки вызовов. Получите настроенную систему наблюдаемости с трассировкой агентов, метриками качества и инструментами быстрой диагностики.
    11. Управление затратами на AI-системы
      • Теория:
        • Разберете, как структура запроса влияет на стоимость вызова модели: длина контекста, количество токенов, выбор модели — и как небольшие изменения в промпте дают ощутимую экономию;
        • Освоите принципы подбора модели под задачу: когда дорогая модель избыточна и чем её можно заменить без потери качества;
        • Изучите механизмы кэширования результатов, оптимизации частоты вызовов и настройки лимитов — как на уровне бюджета, так и на уровне нагрузки;
        • Освоите понятие «цены качества»: как формализовать баланс между точностью ответов и стоимостью их получения при масштабировании.
      • Практика:
        • Сформируете схему настройки лимитов и бюджетов для своего AI-сервиса;
        • Построите карту контроля финансовых показателей: какие метрики собирать, как визуализировать расходы и где искать точки оптимизации.
      • Результат:
        • Осознанно выбираете модель и конфигурацию под конкретный сценарий: дешевый или ресурсоемкий. Формируете систему лимитов и бюджетов и карту финансового контроля, готовые к применению в реальном AI-сервисе.
    12. Локальное внедрение и приватное развертывание AI-моделей
      • Теория:
        • Оцените, когда имеет смысл переходить на локальный интерфейс: контроль данных, независимость от провайдеров и предсказуемая стоимость;
        • Научитесь подбирать модель под задачу с учетом ресурсов: размер, архитектура, требования к памяти и GPU;
        • Освоите варианты инфраструктуры: оборудование, фреймворки (Ollama, vLLM, llama. cpp) и способы развертывания;
        • Освоите стратегии миграции с облачных API на локальные модели с минимальными изменениями в коде;
        • Учтете ограничения локальных решений и научитесь принимать архитектурные компромиссы.
      • Практика:
        • Развернете локальную модель в своей среде и подключите ее к сервису вместо внешнего API;
        • Измерите производительность и сравните качество с облачной моделью под свою задачу.
      • Результат:
        • Сможете выбирать между облаком и локальным развертыванием под требования проекта. Развернете приватную модель в инфраструктуре компании и будете контролировать данные, стоимость и производительность.
    13. Проект: Production-ready AI backend (реальный кейс)
      • Доведете сервис до уровня, который можно показать работодателю:
        • Усилите архитектуру и структуру системы
        • Подключите мониторинг и контроль качества
        • Проверите стабильность работы агента
        • Интегрируете базу знаний (RAG)
        • Подготовите демонстрацию проекта
      • Результат:
        • AI backend-сервис, приближенный к продакшен-уровню и готовый для портфолио

    Эксперты курса: Екатерина Трофимова, Андрей Носов, Александр Ошурков, Дмитрий Антипов, Антон Будняк, Кирилл Кухарев, Эмиль Сатаев

    Тариф Инженерный трек
    • 12 недель обучения
    • 16 вебинаров
    • 40+ часов практики
    • Интеграция LLM в backend
    • Работа с агентами и инструментами
    • Работа с данными и базой знаний
    • Архитектура и сложные сценарии
    • Деплой и интеграция в инфраструктуру
    • Мониторинг и диагностика в проде
    • Контроль стоимости и оптимизация
    • Доступ к материалам курса «Разработка ИИ-агентов»
    Цена 109000 руб.
    Скрытая ссылка
     
    2 пользователям это понравилось.
  2. Последние события

    1. Roman-ya
      Roman-ya участвует в складчине.
      28 апр 2026 в 11:54
    2. DrakeDi
      DrakeDi участвует в складчине.
      26 апр 2026 в 16:23
    3. Jegeta
      Jegeta участвует в складчине.
      26 апр 2026 в 08:50
    4. katushkakat
      katushkakat участвует в складчине.
      25 апр 2026 в 22:43