Большасць сучасных навучальных матэрыялаў па AI абмяжоўваецца тлумачэннем базавых паняццяў, веданнем тэорыі без умення ўкараніць яе на практыцы. Створаныя AI Agent часта не адпавядаюць бізнес-задачам, даюць неабгрунтаваныя абяцанні, схільныя да частых галюцынацый, маюць заблытаныя працэсы, перапаўняюцца кантэкстам, падаюць пры памылках інструментаў і не могуць быць выкарыстаны ў камерцыйнай эксплуатацыі. Каб стварыць стабільную, бяспечную і адаптаваную да бізнес-сцэнарыяў сістэму інтэлектуальных агентаў, неабходна прайсці поўнае навучанне па інжынерыі і адпрацаваць рэальныя праекты.

Гэты практычны курс па стварэнні AI Agent з нуля да поўнай гатоўнасці заснаваны на практыцы, рэальных кейсах і адмаўляе пустыя тэорыі. Гэта поўная сістэма практычнага ўкаранення AI-агентаў. Курс спалучае базавую тэорыю з перадавым вопытам: спачатку сістэмна ўмацоўваюцца асновы AI Agent, разбіраюцца логіка працы мадэлі, механізм паведамленняў, цыкл выканання агента, архітэктура бізнес-сцэнарыяў электроннай камерцыі, што дапамагае студэнтам сфарміраваць стандартызаванае інжынернае мысленне ў галіне AI.

Увесь курс не змяшчае лішняй тэорыі, усе матэрыялы — гэта практычныя і шматразова выкарыстоўваныя інжынерныя прыёмы AI: ад базавых прынцыпаў, тэхнічнай распрацоўкі, адладкі праблем, аптымізацыі бяспекі да запуску праекта і ітэрацый па сцэнарыях. Гэта дапаможа студэнтам набыць поўныя навыкі самастойнай распрацоўкі, разгортвання і падтрымкі камерцыйных AI Agent.

Сапраўдная каштоўнасць распрацоўкі AI Agent не ў разуменні тэорыі, а ў здольнасці ўкараніць яе, выкарыстоўваць у камерцыі і вытрымліваць нагрузку рэальных бізнес-сцэнарыяў. Большасць курсаў па агентах расказваюць толькі пра базавую пабудову, пазбягаючы такіх ключавых праблем, як памылкі, галюцынацыі, выдаткі, бяспека і адаптацыя да бізнесу. Гэты курс на аснове рэальнага праекта электроннай камерцыі аб'ядноўвае базавыя прынцыпы, тэхналогіі распрацоўкі, інжынерную аптымізацыю, ітэрацыі праекта і запуск у эксплуатацыю. Ён дапаможа вам з нуля стварыць стабільную, законную, нізкавыдатную і камерцыйна прыдатную сістэму AI-агента, цалкам пазбавіцца ад сітуацыі, калі вы ведаеце толькі тэорыю і не можаце яе ўкараніць, і авалодаць рэдкімі практычнымі навыкамі AI-інжынерыі. Няхай вы праграміст, які хоча перайсці ў распрацоўку AI, ці спецыяліст у электроннай камерцыі, які жадае павысіць эфектыўнасць бізнесу з дапамогай AI, гэты курс дапаможа вам пабудаваць поўную сістэму ведаў пра AI Agent. На 34 рэальных кейсах службы падтрымкі кліентаў у электроннай камерцыі вы ад аналізу патрабаванняў, праектавання архітэктуры, напісання кода да запуску і падтрымкі сапраўды авалодаеце метадамі распрацоўкі камерцыйных AI Agent.

• 1.Што такое AI Agent
• 2.Мадэль і механізм паведамленняў
• 3.Прынцып цыклу выканання Agent
• 4.Карта сцэнарыяў Agent для электроннай камерцыі
• 5.Як Prompt абмяжоўвае бізнес-ролю
• 6.Асновы інжынерыі кантэксту
• 7.Тэхналогія структураванага вываду
• 8.Streaming і паляпшэнне карыстальніцкага вопыту

• 9.Асновы Tool Calling
• 10.Вяртанне значэнняў параметраў інструмента і апрацоўка памылак
• 11.ToolRuntime і вузлы інструментаў LangGraph
• 12.Першая практыка распрацоўкі create_agent

• 13.Навошта патрэбна пашырэнне пошуку RAG
• 14.Сячэнне дакументаў і праектаванне метаданых
• 15.Цытаванне, выманне і апрацоўка супраць галюцынацый
• 16.Практычны ўводзіны ў AgenticRAG

• 17.Праектаванне механізму кароткатэрміновай памяці
• 18.Доўгатэрміновая памяць і апрацоўка межаў прыватнасці
• 19.Runtime і кіраванне кантэкстам часу выканання
• 20.Навошта патрэбен фрэймворк LangGraph

• 21.Метады пабудовы станаў, вузлоў і рэбраў
• 22.Функцыянальны працоўны працэс FunctionalAPI
• 23.Механізмы захавання стану і падарожжа ў часе
• 24.Дызайн Human-in-the-loop і Interrupt

• 25.Дызайн апрацоўкі памылак і механізмаў адмоваўстойлівасці
• 26.Сістэма назіральнасці і трасіроўкі Trace
• 27.Метадалогія ацэнкі і тэставання
• 28.Дызайн бяспекі MCP і межаў правоў доступу
• 29.Інжынерная ментальная мадэль ClaudeCode
• 30.Кантэкстная інжынерыя і сістэма памяці праекта
• 31.Рэалізацыя пясочніцы правоў доступу да інструментаў і межаў бяспекі
• 32.HooksSkillsMCP і шматузроўневая архітэктура пашырэнняў

• 33.Супрацоўніцтва Subagents некалькіх Agent і інжынернае кіраванне

• 34.Усе аператары сышлі: аналіз патрабаванняў бізнес-сцэнарыя
• 35.Стварэнне chat-сэрвісу: дазволіць вокну чата спачатку падключыцца
• 36.Першая версія AI вельмі добра размаўляла, але не магла дакладна адказаць ні на адно бізнес-пытанне
• 37.AI кажа, што дапаможа апрацаваць, але пасляпродажнае абслугоўванне не атрымала запыт на вяртанне
• 38.AI бязладна абяцае кампенсацыю: запіхнуць усе правілы ў Prompt
• 39.Prompt становіцца ўсё больш падобным на сцяну: мадульная аптымізацыя дызайну
• 40.Прыходзіць рахунак у канцы месяца: аналіз і аптымізацыя выдаткаў токенаў за кожны раўнд
• 41.Праблема не ў тым, што мадэль дурная: аптымізацыя спосабу падачы даных
• 42.Правілы пасляпродажнага абслугоўвання трэба спачатку раздзяліць: структурная апрацоўка базы ведаў
• 43.Першы вектарны пошук: што б ні спытаў карыстальнік, знайсці самае падобнае правіла
• 44.Кіраўнік нарэшце бачыць крыніцу адказу: функцыя пазначэння цытат
• 45.Трапіў у мэту не значыць трапіў правільна: ацэнка якасці пошуку
• 46.Карыстальнік пытаецца пра тую акцыю з навушнікамі: аптымізацыя пошуку і вяртання
• 47.Занадта шмат падобных правілаў: стратэгія аптымізацыі top-k
• 48.Толькі вектары не дастаткова: дызайн ключавых слоў і маршрутызацыі правілаў
• 49.Перад вялікай распродажай правілы рэзка растуць: аптымізацыя прадукцыйнасці пошуку ў базе ведаў
• 50.Карыстальнік пытаецца пра лагістыку замовы: AI зноў пачынае выдумляць статус дастаўкі
• 51.Дайце агенту набор інструментаў: кантроль параметраў і правоў доступу
• 52.Карыстальнік не назваў нумар замовы: AI не павінен рабіць выгляд, што разумее, дызайн праверкі асобы
• 53.Вынікі інструментаў нельга ўкладваць у мадэль як ёсць: аптымізацыя кантэксту
• 54.Сэрвіс мадэлі збоіць: апрацоўка тайм-аўтаў інструментаў з устойлівасцю да памылак
• 55.Рэкамендацыі тавараў нарэшце надзейныя: сувязь ведаў пра запасы і цэны
• 56.Інструментаў усё больш: аптымізацыя кода для барацьбы з дубляваннем
• 57.Інструмент не павінен абслугоўваць толькі гэтую версію вашага агента: дызайн абстракцыі інструментаў
• 58.Куды ісці па адной фразе карыстальніка: дызайн маршрутызацыі рашэнняў
• 59.Карыстальнік адразу просіць вярнуць грошы: вяртанне грошай не адна фраза
• 60.Свабодны агент не падыходзіць для працэсаў пасляпродажнага абслугоўвання: дызайн з фіксаванымі працэсамі
• 61.Вяртанне грошай за няадпраўлены тавар: спачатку праверыць замову, потым правілы працэсу
• 62.Вяртанне пасля атрымання: комплексная ацэнка часу, тавару, прычыны і палітыкі
• 63.AI можа толькі падаць заяўку: дызайн межаў правоў на зацвярджэнне
• 64.Аднаўленне зацвярджэння не павінна быць бязладным: дызайн кіравання станамі
• 65.Карыстальнік пытаецца пра тую замову: выбарачнае захаванне памяці
• 66.Карыстальнік сцвярджае, што ён