Практычны курс па AI-агентах 2026 ад 0 да 1: вялікая мадэль + промпты + вузлы-плагіны + зменныя JSON + аўтаматызаваныя працоўныя працэсы + стварэнне базы ведаў RAG

Уводзіны ў курс

"2026 Вывучэнне агента ад 0 да 1" - гэта практычны курс для карыстальнікаў без базы па агентах і аўтаматызаваных працоўных працэсах. Пачынаецца з рэгістрацыі акаўнта, інтэрфейсу платформы і канфігурацыі памочніка інтэлектуальнага мантажу, паступова тлумачыць вялікія мадэлі, промпты, вузлы, плагіны, зменныя, токены, затым паглыбляецца ў JSON, масівы, селектары, цыклы, пакетную апрацоўку, агрэгацыю зменных. Ахоплівае шматмодальныя прыкладанні: сінтэз прамовы, генерацыю выяў AI, генерацыю відэа AI, апрацоўку тэксту, візуальнае разуменне, канфігурацыю мадэляў і навыкаў. Праз поўныя выпадкі: аднаўленне старых фатаграфій, інтэлектуальны мантаж, жыццё гістарычных асоб. Урэшце вывучэнне прынцыпаў RAG базы ведаў і стварэння і выкарыстання базы ведаў дапаможа вучням перайсці ад "умення карыстацца AI-інструментамі" да здольнасці самастойна ствараць агентаў, аўтаматызаваныя працэсы і прыкладанні базы ведаў.

Для каго

1. Пачаткоўцы без базы, якія хочуць сістэмна вывучыць агентаў
2. Стваральнікі, якія хочуць будаваць аўтаматызаваныя працоўныя працэсы AI
3. Прадстаўнікі медыя, якія хочуць павысіць эфектыўнасць вытворчасці кантэнту
4. Людзі, якія хочуць вывучыць прыкладанні AI для тэксту, выяў, аўдыё і відэа
5. Спецыялісты, якія хочуць асвоіць стварэнне базы ведаў RAG

Вынікі навучання

1. Асваенне метаду стварэння агента ад 0 да 1
2. Вывучэнне прымянення промптаў, вузлоў, плагінаў і зменных
3. Асваенне цыклаў, пакетнай апрацоўкі і працоўных працэсаў JSON
4. Запуск аўтаматызаваных працэсаў для выяў, відэа і голасу AI
5. Вывучэнне стварэння базы ведаў RAG і прымянення агентаў

Змест курса:
001_1.1 Дадатак для інтэлектуальнага мантажу: кіраўніцтва
002_1.2 Поўнае кіраўніцтва па канфігурацыі памочніка інтэлектуальнага мантажу
003_1.3 Інтэлектуальны мантаж: разбор прынцыпаў і практычныя выпадкі
004_2.1 Рэгістрацыя акаўнта і знаёмства з інтэрфейсам
005_2.2 Працоўны працэс аднаўлення старых фатаграфій
006_3.1 Вялікія мадэлі: супермозг інтэлектуальнай эры
007_3.2 Промпты: камандаванне агентамі як бос
008_3.3 Вузлы: будаўнічыя блокі аўтаматызаваных працэсаў
009_3.4 Плагіны: бясконцае пашырэнне суперздольнасцяў агента
010_3.5 Зменныя: наданне агенту "памяці"
011_3.6 Токены: разуменне "колькасці слоў" і кошту мадэлі
012_3.7 Крэдыты: эфектыўнае выкарыстанне рэсурсаў платформы
013_4.1 Тыпы зменных: тэкст, лікі, булевыя значэнні
014_4.2 JSON: універсальная мова інтэлектуальнага свету
015_4.3 Масівы JSON: пакетная апрацоўка некалькіх груп даных
016_4.4 Практыка: стандартызацыя ўводу-вываду з JSON
017_5.1 Селектары: інтэлектуальныя развилкі агента
018_5.2 Цыклы: дайце агенту рабіць вашу паўторную працу
019_5.3 Пакетная апрацоўка: інструмент для буйнамаштабнай паралельнасці
020_5.4 Розніца паміж цыкламі і пакетнай апрацоўкай
021_5.5 Агрэгацыя зменных: зліццё некалькіх патокаў даных
022_5.6 Сінтэз прамовы: даданне інтэлектуальнага дыктару да відэа
023_5.7 Генерацыя выяў: карыстальніцкія вокладкі і ілюстрацыі
024_5.8 Генерацыя відэа: чараўніцтва ад тэксту да відэа
025_5.9 Апрацоўка тэксту: ачыстка і фарматаванне даных
026_6.1 Увядзенне ў функцыі плагінаў вялікай мадэлі
027_6.2 Канфігурацыя мадэлі: выбар правільнага "мозгу" пад сцэнар
028_6.3 Канфігурацыя навыкаў: даданне спецыяльных магчымасцей да мадэлі
029_6.4 Візуальнае разуменне: дайце агенту разумець выявы і відэа
030_6.5 Прасунутыя промпты: аптымізацыя вываду LLM
031_7.1 Парады па эксплуатацыі варкфлоу
032_7.2 Жыццё гістарычнай асобы - частка 1
033_7.3 Жыццё гістарычнай асобы - частка 2
034_7.4 Жыццё гістарычнай асобы - частка 3
035_8.1 Прынцыпы RAG базы ведаў
036_8.2 Стварэнне і выкарыстанне базы ведаў