Активно

AI Agents PRO: LangGraph, AutoGen и LLMOps в продакшне [stepik] [Алексей Малышкин]

Тема в разделе "Нейросети и искусственный интеллект", создана пользователем Топикстартер, 29 сен 2025.

Цена: 15990р.-94%
Взнос: 801р.
8%

Основной список: 24 участников

  1. 29 сен 2025
    #1
    Топикстартер
    Топикстартер ЧКЧлен клуба

    Складчина: AI Agents PRO: LangGraph, AutoGen и LLMOps в продакшне [stepik] [Алексей Малышкин]

    F1154aGk.png

    Научитесь создавать надёжных AI-агентов с LangGraph, AutoGen и LLMOps. Практика построения агентов для поддержки, продаж и автоматизации данных: от RAG и инструментов до метрик качества, бюджета и продакшн-деплоя. Курс для тех, кто хочет выводить ИИ-проекты за пределы демо.

    Чему вы научитесь
    • Проектировать архитектуру AI-агентов на основе LangGraph и AutoGen: роли, состояния, инструменты, переходы
    • Строить графы задач (DAG/FSM) с ветвлением, параллелизмом, отменой и компенсационными шагами
    • Проектировать рабочую память агента: short-term/long-term, entity/summary memory, TTL и эвикцию
    • Делать checkpointing состояния и корректное восстановление после падений
    • Интегрировать инструменты: HTTP-клиенты, БД (Postgres/Redis), файловые хранилища, почта, внешние API
    • Подключать браузерную автоматизацию (Playwright) и управлять побочными эффектами инструментов
    • Создавать безопасные инструменты со скоупами, валидацией входов/выходов и песочницей
    • Реализовывать RAG-ядро: индексация, чанкинг, hybrid BM25+dense, выбор top-k, перезапросы
    • Подключать Qdrant/Weaviate/FAISS, настраивать rerankers и компрессию контекста
    • Управлять контекстным окном: selective retrieval, цитирование источников, предотвращение галлюцинаций
    • Проектировать планирование действий (tool-use planning) и циклы self-critique/reflection
    • Маршрутизировать запросы между моделями по задаче, бюджету, latency и политике данных
    • Настраивать бюджет-каппинг: лимиты токенов/запросов/стоимости на пользователя и на пайплайн
    • Обеспечивать надежность: таймауты, ретраи с backoff, идемпотентность, саги и dead-letter очереди
    • Определять SLI/SLO для агентов: p50/p95 латентность, доля успешных задач, стоимость операции
    • Вести структурированное логирование, трассировку и корреляцию событий (correlation IDs)
    • Оценивать качество: golden-сеты, LLM-judge, ручная разметка; считать pass@k сценариев
    • Строить наблюдаемость (Langfuse/Prometheus/Grafana) и алертинг на деградации/перерасход
    • Проводить A/B-тесты ролей, промптов, памяти и Retrieval-стратегий; анализировать uplift и критерии остановки
    • Версионировать промпты и пайплайны: семантические версии, changelog, rollback-стратегии
    • Проектировать строгий структурированный вывод (JSON/DSL), парсинг и валидацию (Pydantic)
    • Строить guardrails: грамматики/регексы/политики, фильтрация опасных действий
    Начальные требования
    • Уверенно владеть Python 3 (уметь писать функции, классы, работать с пакетами).
    • Знать основы работы с REST API и базами данных.
    • Базовое понимание LLM.
    • Опыт работы с Docker или любыми контейнерами будет плюсом, но не обязателен — всё объясняется в курсе.
    Программа курса
    • Введение в АI-агентов и продакшн-подход
    • Архитектура агентов
    • Инструменты и интеграции
    • Retrieval-Augmented Generation (RAG)
    • Надёжность и безопасность
    • LLMOps и качество агентов
    • Продакшн-деплой
    • Многоагентные системы
    • Бизнес-кейсы и RОМI
    • Постановка задачи и выбор кейса
    Введение в АI-агентов и продакшн-подход
    1. Введение в курс
    2. Что такое агент, чем он отличается от чат-бота
    3. Почему no-code недостаточно для продакшна
    4. Обзор стека: LangGraph, AutoGen, RAG, LLMOps
    5. Структурированный вывод LLM: JSON, схемы, детерминизм
    Архитектура агентов
    1. Роли, состояния, рабочая память агента
    2. FSM и DAG: оркестрация шагов
    3. Supervisor–Worker и другие паттерны
    4. Практика: первый агент с инструментами
    Инструменты и интеграции
    1. Подключение HTTP и внешних API
    2. Работа с БД (Postgres, Redis), файловыми системами
    3. Браузерные агенты (Playwright)
    4. Sandbox и контроль побочных эффектов
    5. Практика: агент с CRM-интеграцией
    Retrieval-Augmented Generation (RAG)
    1. Зачем агентам RAG
    2. Индексация, чанкинг, выбор top-k
    3. Qdrant, Weaviate, FAISS: практическое сравнение
    4. Rerankers и cost-каппинг
    5. Практика: подключаем RAG к агенту
    Надёжность и безопасность
    1. Ретраи, таймауты, идемпотентность
    2. Dead-letter очереди и обработка ошибок
    3. Guardrails, регулярки и грамматики
    4. Работа с PII и доступами (RBAC/ABAC)
    5. Практика: отказоустойчивый агент
    LLMOps и качество агентов
    1. Метрики: pass@k, precision/recall, cost/latency
    2. LLM-judge + golden-сеты
    3. Наблюдаемость: Langfuse, Prometheus, Grafana
    4. Алёртинг на деградации и перерасход
    5. A/B-тестирование промптов и стратегий
    6. Практика: quality dashboard агента
    Продакшн-деплой
    1. Docker и контейнеризация
    2. Очереди сообщений: RabbitMQ, Redis Streams, SQS
    3. CI/CD и quality-гейты
    4. Канареечные релизы и feature-флаги
    5. Практика: деплой агента в продакшн
    Многоагентные системы
    1. Supervisor–Worker, Critic–Executor, Consensus
    2. Межагентная коммуникация и deadlock prevention
    3. Практика: многоагентный пайплайн
    Бизнес-кейсы и RОМI
    1. Support-агент: auto-resolve тикетов (40–60%)
    2. Sales Ops: ресерч → персонализация → CRM
    3. Data/ETL: парсинг, очистка, валидация
    4. Как считать ROMI и готовить отчёт «до/после»
    Постановка задачи и выбор кейса
    1. Постановка задачи и выбор кейса
    2. Разработка собственного агента под бизнес-сценарий
    3. Защита проекта: метрики качества и ROMI-отчёт

    Цена 15990 руб
    Скрытая ссылка
     
    Последнее редактирование модератором: 2 окт 2025
    6 пользователям это понравилось.
  2. Последние события

    1. skladchik.com
      Взнос составляет 801р.
      23 дек 2025 в 22:57
    2. skladchik.com
      Складчина активна.
      23 дек 2025 в 22:57
    3. di-spb
      di-spb не участвует.
      23 дек 2025 в 21:53
    4. chaika-vitalii
      chaika-vitalii участвует.
      23 дек 2025 в 16:32

    Последние важные события

    1. skladchik.com
      Взнос составляет 801р.
      23 дек 2025 в 22:57
    2. skladchik.com
      Складчина активна.
      23 дек 2025 в 22:57
    3. skladchik.com
      Сбор взносов начинается 23.12.2025.
      21 дек 2025 в 22:50
    4. skladchik.com
      Назначен организатор.
      16 дек 2025
  3. Обсуждение
  4. 22 ноя 2025
    #2
    Money Maker LTD
    Money Maker LTD ЧКЧлен клуба
    Господа. Давайте организуем.
     
    2 пользователям это понравилось.