Многія хочуць асвоіць AI-агентаў, але затрымліваюцца на тым, што не разумеюць базавай логікі, умеюць толькі выкарыстоўваць гатовыя рашэнні іншых і не могуць наладзіць працоўны працэс пад свае патрэбы. Сутыкаючыся са складанай апрацоўкай даных або шматокрокавымі аўтаматызаванымі задачамі, яны не ведаюць, з чаго пачаць. Каб сапраўды авалодаць агентамі, нельга абмяжоўвацца простымі промптамі — трэба добра разумець такія ключавыя кампаненты, як вузлы, зменныя, цыклы і база ведаў. Гэты сістэмны курс 2026 года па агентах ад 0 да 1 прызначаны для пачаткоўцаў і паслядоўна раскрывае поўную сістэму ведаў пра агентаў. Курс пачынаецца з рэгістрацыі на платформе і знаёмства з інтэрфейсам, затым пераходзіць да наладкі плагіна разумнага мантажу, разбірае яго базавую логіку і суправаджаецца практычнымі прыкладамі; таксама ўключае поўны працоўны працэс аднаўлення старых фотаздымкаў, каб хутка адчуць эфект аўтаматызацыі AI.

Курс паглыблена тлумачыць базавыя паняцці вялікіх мадэляў, дапамагае зразумець логіку пастаноўкі промптаў і знаёміць з асноўнымі элементамі пабудовы аўтаматызаваных працэсаў: вузламі, плагінамі і зменнымі. Вы даведаецеся пра правілы расходу Tokens і балаў, а таксама навучыцеся разумна кантраляваць выдаткі. Далей ідзе паглыбленне ў асновы кадавання: класіфікацыя зменных, JSON і масівы, выкарыстанне JSON для ўпарадкавання ўводу і вываду агента і перадачы структураваных даных.

У пашыраным модулі асноўны ўпор робіцца на селектары, цыклы, пакетную апрацоўку і агрэгацыю зменных, каб агент аўтаматычна выконваў разгалінаванне, паўтаральныя задачы і апрацоўку вялікіх аб'ёмаў даных. Адначасова ахопліваюцца мультымедыйныя магчымасці: сінтэз маўлення, генерацыя выяў, стварэнне AI-відэа і ачыстка тэксту — усё гэта можна выкарыстоўваць для стварэння вокладак, ілюстрацый і закадровага голасу, забяспечваючы поўны цыкл вытворчасці кантэнту.

Таксама вы навучыцеся наладжваць плагіны вялікіх мадэляў, выбіраць мадэлі, ствараць уласныя навыкі, выкарыстоўваць візуальнае распазнаванне і аптымізаваць прасунутыя промпты. Асвоіўшы ўсе практычныя прыёмы працоўных працэсаў, вы замацуеце іх у комплексным праекце на тэму гістарычных асоб. У канцы падрабязна разглядаюцца прынцыпы працы базы ведаў RAG: вы стварыце і падключыце ўласную базу ведаў, каб агент мог чытаць прыватныя матэрыялы і адказваць на пытанні па іх.

Увесь курс спалучае тэорыю з практыкай, кожны пункт суправаджаецца дэманстрацыяй, ад самых малых кампанентаў да поўнага праекта. Пасля навучання вы зможаце самастойна праектаваць уласныя аўтаматызаваныя працоўныя працэсы AI для мантажу кантэнту, вытворчасці тэкстаў і відэа, адказаў на пытанні па прыватных матэрыялах і пакетнай апрацоўкі розных паўтаральных задач. Без напісання кода і тэхнічных ведаў — дастаткова ўмець карыстацца камп'ютарам, каб паўтараць усё за выкладчыкам і сапраўды дасягнуць прадукцыйнасці, калі адзін чалавек замяняе каманду.

Пасля завяршэння курса вы зможаце самастойна праектаваць уласныя працоўныя працэсы, разбіраць рэальныя патрэбы і будаваць аўтаматызаваныя працэсы; добра авалодаеце ўсімі асноўнымі функцыямі платформы Coze — ад вузлоў і плагінаў да наладкі мадэляў і базы ведаў; атрымаеце поўнае партфоліа практычных прац, уключаючы аднаўленне старых фотаздымкаў, відэа з гістарычнымі асобамі і разумную базу ведаў — гатовыя да дэманстрацыі і ўкаранення вынікі. У вас сфарміруецца сістэмнае мысленне AI і доўгатэрміновая канкурэнтаздольнасць.

• 1.Кіраўніцтва па даданні плагіна разумнага мантажу
• 2.Поўнае кіраўніцтва па наладцы памочніка разумнага мантажу
• 3.Разбор прынцыпаў разумнага мантажу і практычныя прыклады

• 4.Рэгістрацыя акаўнта і знаёмства з інтэрфейсам
• 5.Працоўны працэс аднаўлення старых фотаздымкаў

• 6.Вялікая мадэль — супермозг эпохі штучнага інтэлекту
• 7.Промпты: як кіраўнік, які аддае загады агенту
• 8.Будаўнічыя блокі аўтаматызацыі працэсу стварэння вузлоў
• 9.Плагіны бязмежна пашыраюць суперздольнасці агенту
• 10.Зменныя даюць агенту памяць
• 11.Tokens дапамагаюць зразумець колькасць слоў і кошт мадэлі
• 12.Балы эфектыўнае выкарыстанне рэсурсаў платформы

• 13.Тыпы зменных тэкст лікі і лагічныя значэнні
• 14.JSON універсальная мова разумнага свету
• 15.JSON масівы для апрацоўкі некалькіх набораў даных
• 16.Практыка выкарыстанне JSON для стандартызацыі ўводу і вываду

• 17.Селектар разумны раз'езд для агенту
• 18.Цыкл дазваляе агенту выконваць паўторную працу за вас
• 19.Пакетная апрацоўка інструмент для маштабнага паралелізму
• 20.Розніца паміж цыклам і пакетнай апрацоўкай
• 21.Агрэгацыя зменных аб'яднанне шматлікіх патокаў даных
• 22.Сінтэз маўлення дадае відэа разумны закадравы голас
• 23.Генерацыя выяў стварае персаналізаваныя вокладкі і ілюстрацыі
• 24.Генерацыя відэа — магія ператварэння тэксту ў відэа
• 25.Апрацоўка тэксту: ачыстка і фарматаванне даных

• 26.Уводзіны ў функцыі плагінаў вялікіх мадэляў
• 27.Канфігурацыя мадэлі: выбар правільнага мозгу пад сцэнар
• 28.Канфігурацыя навыкаў: даданне мадэлі спецыяльных здольнасцей
• 29.Візуальнае разуменне дазваляе агенту бачыць выявы і відэа
• 30.Пашыраная аптымізацыя промптаў для вываду вялікіх мадэляў

• 31.Прыёмы працы з працоўнымі працэсамі
• 32.Жыццё гістарычнай асобы: частка першая
• 33.Жыццё гістарычнай асобы: частка другая
• 34.Жыццё гістарычнай асобы: частка трэцяя

• 35.Тлумачэнне прынцыпаў RAG для базы ведаў
• 36.Стварэнне і выкарыстанне базы ведаў

💡 Парада для навучання:Змест падручніка заснаваны на галіновай практыцы на момант публікацыі; рэкамендуецца падчас навучання ўлічваць актуальныя правілы платформы.