ОбщееПродвинутый

Продвинутый n8n: production-автоматизации и AI-агенты

Name: Продвинутый курс n8n: AI-агенты, RAG и production
Price: 19990 RUB
Availability: InStock

Продвинутый курс по n8n: надёжные интеграции, AI-агенты, RAG, тестирование и self-hosted production.

Автор — Алексей Малышкинобновлён 23 октября 2026

13 модулей • 45 уроков123 задания с проверкойоколо 40 ч

Свободный темпСертификат с проверкой

О курсе

Курс для тех, кто уже собирает workflow в n8n и хочет доводить их до production. Вы научитесь проектировать надёжные API-интеграции и webhooks, контролировать повторы и ошибки, строить sub-workflows и проверять сценарии на воспроизводимых данных.

Отдельный трек посвящён AI: инструментам агента, MCP, RAG, evaluation и human-in-the-loop. В финале вы соберёте production support pipeline с наблюдаемостью, безопасным переносом, queue mode, резервным копированием и восстановлением.

Если n8n пока незнаком, сначала пройдите бесплатный приквел «n8n с нуля: автоматизация заявок с AI за вечер». Он даёт базу по workflow, nodes, items, JSON, expressions, форме и IF; здесь эти вещи уже считаются знакомыми.

Чему научитесь

Проектировать workflow с корректным item linking и предсказуемой обработкой данных
Строить API-интеграции с пагинацией, ограниченными повторами и диагностикой 401, 403 и 429
Защищать webhooks через HMAC и обеспечивать идемпотентную обработку событий
Разделять сложные автоматизации на синхронные и асинхронные sub-workflows
Создавать AI-агентов с ограниченными tools, MCP, RAG и human-in-the-loop
Тестировать workflow на fixtures, evaluation-наборах и контролируемых сбоях
Настраивать наблюдаемость, безопасный перенос credentials и incident evidence
Разворачивать n8n в queue mode и выполнять backup, restore и rollback

Для кого

Пользователи n8n, которым уже тесно в простых линейных workflow
Разработчики и интеграторы, отвечающие за надёжность автоматизаций
Специалисты, которые внедряют AI-агентов и RAG в рабочие процессы

Формат

44 последовательных урока — от модели данных n8n до production support pipeline
86 коротких тестов и 44 workflow-лабораторные с воспроизводимыми сценариями
8 модульных проектов и итоговый capstone на n8n 2.39.9

Что нужно на старте

Уметь собирать простые workflow в n8n и соединять nodes
Понимать JSON, expressions, HTTP-запросы и credentials в n8n
Уметь пользоваться терминалом; Docker понадобится только в self-hosted модуле

#n8n#автоматизация#ai-агенты#rag#mcp#api#self-hosted

Автор курса

Алексей Малышкин

Разрабатываю образовательные материалы по программированию, машинному обучению и анализу данных. Темы: Python-разработка, аналитика, ML-инструменты (LangChain, vector databases, AI agents), компьютерное зрение. Стараюсь объяснять технические концепции понятно и структурировано. Ранее преподавал на Stepik и обучил более 2000 студентов. Мой профиль на Stepik - https://stepik.org/users/273781420/profile Мой телеграм для связи @alexey_latorn

Программа

01Углублённая модель данных n8n4 урока

1Как устроен курс и лабораторные

2Item linking и парные входы

3Merge и потеря связей между itemsпробный

4Бинарные данные без потери контекста

02Трансформация данных и Code2 урока

1Расщепление и обратная агрегация items

2Code: безопасное преобразование и pairedItem

03Продвинутые API-интеграции4 урока

1OAuth2, заголовки и диагностика 401/403пробный

2Cursor, offset и Link header: три контракта пагинации

3429, Retry-After и ограниченный exponential backoffпробный

4Проект 1. API sync с пагинацией и fault injection

04Защищённые и идемпотентные webhooks4 урока

1HMAC, raw payload и защита входа

2Немедленный ответ и тяжёлая обработка после него

3Redis idempotency: pending, done и failed

4Проект 2. Secure webhook с fault injection

05Ошибки и sub-workflows5 уроков

1Handled и unhandled errors: два acceptance-сценария

2Синхронный sub-workflow с явным input/output

3Последовательный вызов детей и сбор outputs

4Настоящий async fan-out без синхронного результата

5Проект 3. Reliability pack и fan-out

06Воспроизводимое тестирование workflow2 урока

1Pinned data, fixtures и ожидаемый output

2Лаборатория регрессий: повторяемый тестовый пакет

07AI-агент, инструменты и MCP6 уроков

1AI Agent: модель, system prompt и Redis Chat Memory

2HTTP и workflow tools: выбор по контракту

3Structured output и невалидный ответ

4Guardrails, prompt injection и минимальные права tools

5MCP Client Tool: SSE и Selected toolsпробный

6Проект 4. Ограниченный AI support agent

08RAG и жизненный цикл базы знаний4 урока

1RAG ingestion: loader, chunks, embeddings и vector store

2Retrieval и проверка релевантности

3Обновление документа без stale vectors

4Проект 5. Версионируемая RAG-база поддержки

09Evaluations и human-in-the-loop3 урока

1Evaluation: dataset, rubric и сравнение версий

2Wait resume: auth, Ignore Bots и timeout

3Проект 6. AI support, evaluation и HITL

10Секреты и переносимость1 урок

1Credentials store и безопасный export

11Observability на фактических событиях3 урока

1Исполнимый logging contract для success и failure

2Метрики n8n 2.39.9 по выданному /metrics fixture

3Проект 7. Observability и incident evidence

12Self-hosted advanced track6 уроков

1Подготовительный appendix: терминал и Docker Compose preflight

2Tested Compose: n8n 2.39.9 и PostgreSQL

3Queue mode: main, Redis и worker command

4Полный backup, restore и rollback

5Проект 8. Self-hosted operations lab

6Business/Enterprise: границы возможностей без core practice

13Capstone: production support pipeline1 урок

1Финальная интеграция готовых блоков

Отзывы

3 отзыва

Аринасентябрь 2026

Зачёт

azul_19август 2026

Спасибо автору

Валерияавгуст 2026

Хорошо, но местами быстро

Дополнительные материалы и практика

Задачи

Все задачи курса