Многие хотят освоить AI-агентов, но застревают на непонимании базовой логики, умеют только использовать готовые чужие решения и не могут настроить рабочий процесс под свои задачи; при сложной обработке данных и многошаговой автоматизации они оказываются беспомощны. Чтобы действительно освоить агентов, нельзя ограничиваться простыми промптами — необходимо глубоко разобраться в таких ключевых компонентах, как узлы, переменные, циклы и базы знаний. Этот системный курс по интеллектуальным агентам 2026 года с нуля до единицы рассчитан на новичков и последовательно раскрывает полную систему знаний об агентах. Курс начинается с регистрации на платформе и знакомства с интерфейсом, затем переходит к настройке плагина интеллектуального монтажа, разбору его базовой логики и практическим примерам; также включает полный рабочий процесс восстановления старых фотографий, что позволяет быстро ощутить эффект автоматизации с помощью AI.

Курс подробно объясняет базовые концепции больших моделей, логику постановки промптов и знакомит с ключевыми элементами построения автоматизированных процессов: узлами, плагинами, переменными. Вы разберётесь в правилах расходования Tokens и баллов и научитесь разумно контролировать затраты. Далее следует углубление в основы кодирования: классификация переменных, JSON и массивы, использование JSON для стандартизации ввода и вывода агента и передачи структурированных данных.

В продвинутом модуле основное внимание уделяется селекторам, циклам, пакетной обработке и агрегации переменных, чтобы агент автоматически выполнял ветвление, повторяющиеся задачи и обработку больших объёмов данных. Параллельно охватываются мультимедийные возможности: синтез речи, генерация изображений, создание AI-видео, очистка и обработка текста — всё это можно сразу использовать для создания обложек, иллюстраций и видеозакадров, замыкая цепочку производства контента.

Вы также изучите настройку плагинов больших моделей, выбор моделей, пользовательские навыки, возможности визуального распознавания изображений и продвинутую оптимизацию промптов. Освоите весь набор практических приёмов работы с рабочими процессами и закрепите их в комплексном проекте на тему исторических личностей. В завершение подробно разбирается принцип работы базы знаний RAG: вы шаг за шагом создадите и подключите собственную базу знаний, чтобы агент мог читать приватные материалы и отвечать на вопросы по ним.

Весь курс сочетает теорию с практикой: каждый пункт сопровождается демонстрацией, а построение идёт от минимальных компонентов до полноценного проекта. После обучения вы сможете самостоятельно проектировать собственные AI-автоматизированные рабочие процессы для монтажа контента, создания текстовых и видеоматериалов, ответов на вопросы по приватным данным и пакетной обработки повторяющихся задач. Не нужно писать код или разбираться в технике — достаточно уметь пользоваться компьютером, чтобы повторять за преподавателем и действительно повысить эффективность работы до уровня целой команды в одном лице.

Пройдя этот курс, вы сможете самостоятельно проектировать собственные рабочие процессы: при возникновении реальной задачи разбирать её, проектировать и собирать автоматизированный процесс; в совершенстве освоите все ключевые функции платформы Coze — от узлов до плагинов, от настройки моделей до баз знаний; получите полноценное портфолио практических работ, включая восстановление старых фотографий, видео об исторических личностях, интеллектуальную базу знаний и другие демонстрируемые и применимые результаты. У вас сформируется интеллектуальное мышление и долгосрочная конкурентоспособность.

• 1.Руководство по добавлению плагина интеллектуального монтажа
• 2.Полное руководство по настройке помощника интеллектуального монтажа
• 3.Разбор принципов интеллектуального монтажа и практические примеры

• 4.Регистрация аккаунта и знакомство с интерфейсом
• 5.Рабочий процесс восстановления старых фотографий

• 6.Большая модель — супермозг эпохи искусственного интеллекта
• 7.Промпты: как начальник отдаёт команды агенту
• 8.Блоки для автоматизации процесса построения узлов
• 9.Плагины бесконечно расширяют сверхспособности агента
• 10.Переменные дают агенту память
• 11.Tokens: понимание объёма текста и стоимости модели
• 12.Баллы: эффективное использование ресурсов платформы

• 13.Типы переменных: текст, число и логическое значение
• 14.JSON — универсальный язык умного мира
• 15.Массивы JSON: пакетная обработка нескольких наборов данных
• 16.Практика: использование JSON для стандартизации ввода и вывода

• 17.Селектор — интеллектуальный перекрёсток для агента
• 18.Циклы позволяют агенту выполнять повторяющуюся работу за вас
• 19.Пакетная обработка — мощный инструмент для массового параллелизма
• 20.Разница между циклами и пакетной обработкой
• 21.Агрегация переменных: объединение данных из нескольких источников
• 22.Синтез речи добавляет видео умное озвучивание
• 23.Генерация изображений создаёт эксклюзивные обложки и иллюстрации
• 24.Генерация видео — магия превращения текста в видео
• 25.Обработка текста: очистка и форматирование данных

• 26.Введение в функции плагинов больших моделей
• 27.Настройка модели: выбор правильного мозга под задачу
• 28.Настройка навыков: добавление модели особых способностей
• 29.Визуальное понимание: научите агента понимать изображения и видео
• 30.Продвинутые промпты: оптимизация вывода большой модели

• 31.Приёмы работы с рабочими процессами
• 32.Жизнь исторической личности: часть первая
• 33.Жизнь исторической личности: часть вторая
• 34.Жизнь исторической личности: часть третья

• 35.Объяснение принципов RAG базы знаний
• 36.Создание и использование базы знаний

💡 Подсказка для обучения:Содержание руководства основано на отраслевой практике на момент публикации; при изучении рекомендуется учитывать актуальные правила платформы.