LLM инженерияСреднийPublished

AI Agents PRO: LangGraph, AutoGen и LLMOps в продакшне

Практический курс по AI-агентам. Соберёте продакшн RAG-сервис: от индекса и графа состояний до API, Docker, метрик качества и контроля стоимости. Плюс профессиональные блоки: LangGraph/AutoGen, Qdrant/FAISS+rerank, eval (RAGAS/custom), quality-гейты, OpenTelemetry+Prometheus/Grafana, CI/CD, ретраи/DLQ/идемпотентность, PII/RBAC.

#stepik-import

AI Agents PRO: LangGraph, AutoGen и LLMOps в продакшне

О курсе

Подробнее о курсе

Этот курс — про инженерную сборку AI-агента под реальные условия эксплуатации. Вы пройдёте путь от пустой папки и исходных документов до работающего сервиса: индексация и поиск (Qdrant/FAISS + rerank), граф состояний в LangGraph/AutoGen, API на FastAPI, контейнеризация, метрики качества и контроль стоимости ответа. Внутри — не магические демо, а эксплуатационные вещи: версии промптов и quality-гейты, наблюдаемость (логи/трассировка/алёрты), ретраи и идемпотентность, guardrails, работа с PII/RBAC. Каждый модуль заканчивается артефактом: индекс, сервис, docker-образ, eval-отчёт, дашборд. По итогу вы сможете уверенно сказать: 👉 «Я умею проектировать и запускать AI-агентов, которые реально работают в проде, выдерживают нагрузку и экономят бизнесу деньги». Вы можете задать любой вопрос в телеграмм автору @alexey_stepik

Записей

Slug

ai-agents-pro-langgraph-autogen-i-llmops-v-prodakshne

Структура курса

Секции и уроки

10 секц.

Секция 1

Введение в AI-агентов и продакшн-подход

6 уроков

Урок 1

Введение в курс

1 шагов

Урок 2

Что такое агент, чем он отличается от чат-бота

14 шагов

Урок 3

Почему no-code недостаточно для продакшна

9 шагов

Урок 4

Обзор стека: LangGraph, AutoGen, RAG, LLMOps

14 шагов

Урок 5

Структурированный вывод LLM: JSON, схемы, детерминизм

11 шагов

Урок 6

Опросы

2 шагов

Секция 2

Архитектура агентов

4 уроков

Урок 1

Роли, состояния, рабочая память агента

15 шагов

Урок 2

FSM и DAG: оркестрация шагов

12 шагов

Урок 3

Supervisor–Worker и другие паттерны

14 шагов

Урок 4

Практика: первый агент с инструментами

10 шагов

Секция 3

Инструменты и интеграции

6 уроков

Урок 1

Подключение HTTP и внешних API

16 шагов

Урок 2

Работа с БД (Postgres, Redis), файловыми системами

16 шагов

Урок 3

Браузерные агенты (Playwright)

13 шагов

Урок 4

Sandbox и контроль побочных эффектов

16 шагов

Урок 5

Практика: агент с CRM-интеграцией

14 шагов

Урок 6

Практикум 3

8 шагов

Секция 4

Retrieval-Augmented Generation (RAG)

5 уроков

Урок 1

Зачем агентам RAG

15 шагов

Урок 2

Подготовка документов для RAG системы

13 шагов

Урок 3

Qdrant, Weaviate, FAISS: практическое сравнение

10 шагов

Урок 4

Оптимизация RAG

15 шагов

Урок 5

Построение RAG-агента с LangGraph

15 шагов

Секция 5

Надёжность и безопасность

4 уроков

Урок 1

Dead-letter очереди и обработка ошибок

15 шагов

Урок 2

Guardrails, регулярки и грамматики

15 шагов

Урок 3

Работа с PII и доступами (RBAC/ABAC)

15 шагов

Урок 4

Проверка надёжности LLM-систем

12 шагов

Секция 6

LLMOps и качество агентов

6 уроков

Урок 1

Метрики: pass@k, precision/recall, cost/latency

13 шагов

Урок 2

LLM-as-a-Judge и golden-сеты

15 шагов

Урок 3

Наблюдаемость: LangSmith, Prometheus, Grafana

15 шагов

Урок 4

Алертинг

13 шагов

Урок 5

A/B-тестирование промптов и стратегий

14 шагов

Урок 6

Практикум 6

11 шагов

Секция 7

Продакшн-деплой

5 уроков

Урок 1

Docker и контейнеризация

15 шагов

Урок 2

Очереди сообщений: RabbitMQ, Redis Streams, SQS

14 шагов

Урок 3

CI/CD и quality-гейты

14 шагов

Урок 4

Продвинутые паттерны развертывания

13 шагов

Урок 5

Практикум 7

8 шагов

Секция 8

Многоагентные системы

2 уроков

Урок 1

Supervisor

14 шагов

Урок 2

Межагентная коммуникация и deadlock prevention

15 шагов

Секция 9

Бизнес-кейсы и ROMI

3 уроков

Урок 1

Support-агент: auto-resolve тикетов (40–60%)

14 шагов

Урок 2

Sales Ops: ресерч → персонализация → CRM

14 шагов

Урок 3

Data/ETL: парсинг, очистка, валидация

11 шагов

Секция 10

Постановка задачи и выбор кейса

3 уроков

Урок 1

Постановка задачи и выбор кейса

1 шагов

Урок 2

Разработка собственного агента под бизнес-сценарий

1 шагов

Урок 3

Защита проекта: метрики качества и ROMI-отчёт

1 шагов