Открыто

Мини-курс по Agno: создай личного ИИ-агента на Python [stepik] [Максим Рагалевич]

Тема в разделе "Курсы по программированию", создана пользователем Топикстартер, 13 апр 2026 в 07:19.

Цена: 1 350р-73%
Взнос: 356р

Основной список: 6 участников

  1. 13 апр 2026 в 07:19
    #1
    Топикстартер
    Топикстартер ЧКЧлен клуба

    Складчина: Мини-курс по Agno: создай личного ИИ-агента на Python [stepik] [Максим Рагалевич]

    Курс последовательно раскрывает секреты создания ИИ-агентов на Python.

    Без сложного кода - только понятная теория, живая практика и реальные примеры.
    Шаг за шагом ты соберёшь умного AI помощника, который умеет помнить, рассуждать и взаимодействовать с внешним миром.

    Курс подходит даже новичкам в программировании.

    Чему вы научитесь
    • Собирать ИИ агента с памятью и заданной целью.
    • Подключать к нему один или несколько инструментов для выполнения действий (tools).
    • Загружать дополнительные знания из внешних файлов (RAG).
    • Использовать полностью бесплатного AI помощника, который умеет не только общаться, но и выполнять команды.
    • Подключать вашего персонального агента как Телеграм-бота для работы и бесплатного общения 24/7.
    О курсе
    Ты хочешь научиться создавать настоящих ИИ-агентов, которые умеют не просто отвечать, а ставить цель, использовать инструменты, запоминать факты и действовать как умный помощник?

    Тогда этот курс для тебя!

    Ты познакомишься с Agno - современным Python-фреймворком, который позволяет просто и прозрачно собирать LLM-агентов прямо на чистом Python, без лишней магии и зависимостей.

    Никакой сухой теории! Работающий код в каждом уроке.
    Мы не будем ждать 10 уроков, чтобы запустить проект. Вы создадите своего первого агента в первый же вечер. В каждой теме - мини-проект, который остается в вашем портфолио.

    И не пропустите наш следующий курс по продвинутой разработке на Agno с еще более крутыми материалами и проектами (в разработке).

    Для кого этот курс
    Для старшеклассников и студентов, увлекающихся Python, для начинающих и энтузиастов, интересующихся ИИ/LLM и для всех, кто хочет создавать не просто "чат-ботов", а продвинутых и эффективных AI агентов.

    Начальные требования
    • ПК или ноутбук
    • Знакомство с базовыми конструкциями Python на уровне школьной программы
    • Желание учиться и экспериментировать
    Наши преподаватели
    Максим Рагалевич . Разработчик Python и исследователь ИИ. Создаю вместе со студентами умных агентов - просто, понятно, и с упором на результат.
    Более 16 лет в IT: прошел путь от системного администратора и разработчика ПО до руководителя IT-отдела. Сейчас моя главная страсть - разработка ИИ-агентов и цифровых личностей.

    Как проходит обучение
    • Простая пошаговая подача материала;
    • Теория, диалоговые вопросы и ответы;
    • Практика с реальными примерами кода;
    • Проверочные задания и чеклисты;
    • 5 полностью функциональных мини‑проектов;
    • Итоговый персональный ИИ-агент в Telegram;
    • Доступ в уникальный клуб создателей ИИ-агентов в ТГ.
    Программа курса

    Первое знакомство
    Подготовка окружения
    1. Устанавливаем Python.
    2. Переходим на IDE PyCharm и готовим окружение.
    3. Создаём новый проект и устанавливаем Agno.
    4. Регистрируемся в OpenRouter и получаем токен доступа.
    5. OpenRouter: особенности работы в учебных проектах.
    6. Выбираем LLM-модель для агента.
    Теория про ИИ-агентов и фреймворки
    1. Кто такие LLM-агенты и чем они отличаются от чат-ботов.
    2. Почему мы выбираем именно Agno.
    3. Безопасность и этика в работе с ИИ-агентами.
    4. Тестирование по пройденной теме.
    Базовый агент: цель и диалог
    1. Теория: что такое цель агента и как она влияет на поведение.
    2. Практика: агент отвечает по цели и ведёт диалог.
    3. Разбор программы базового агента.
    4. Эксперименты и мини-задания.
    5. Тестирование по пройденной теме.
    Память агента: я тебя не забуду
    1. Теория: что и как помнит твой агент.
    2. Практика: собираем агента, который нас помнит.
    3. Разбор программы агента с памятью.
    4. Эксперименты и мини-задания.
    5. Тестирование по пройденной теме.
    Добавление знаний агенту
    1. Теория: мини-RAG как локальный источник знаний.
    2. Практика: embedder, индекс, вопросы по документу.
    3. Разбор программы агента с знаниями.
    4. Эксперименты и мини-задания.
    5. Тестирование по пройденной теме.
    Продвинутый агент: инструменты и логирование
    1. Теория: инструменты агента.
    2. Практика: добавление и использование инструментов агентом.
    3. Разбор программы агента с инструментами.
    4. Теория: обработка ошибок и логирование.
    5. Эксперименты и мини-задания.
    6. Тестирование по пройденной теме.
    Сборка итогового агента
    1. Практика: запускаем продвинутого помощника.
    2. Разбор программы и дальнейшие улучшения.
    Подключение ИИ-агента к Телеграм
    1. Создание простого Telegram эхо-бота.
    2. Добавление кода итогового агента.
    3. Выбор хостинга и запуск агента.
    Заключение
    1. Итоги и что дальше.
    2. Поделись своими впечатлениями.
    В курс входят 40 уроков 26 тестов
    Последнее обновление 08.04.2026

    Цена 1350 руб.
    Скрытая ссылка
     
  2. Последние события

    1. Passaddhi
      Passaddhi участвует в складчине.
      14 апр 2026 в 00:02
    2. Petr152
      Petr152 участвует в складчине.
      13 апр 2026 в 22:40
    3. skladchik.com
      В складчине участвует 5 человек(а).
      13 апр 2026 в 22:40
    4. Magarita2015
      Magarita2015 участвует в складчине.
      13 апр 2026 в 15:54

    Последние важные события

    1. skladchik.com
      Назначен организатор складчины.
      13 апр 2026 в 07:19