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

[Bot]

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

Для просмотра скрытого содержимого необходимо Войти или Зарегистрироваться.