Прототип агента обычно ломается не на вызове модели. Он повторно запускает инструменты, нестабильно достаёт данные из RAG, теряет состояние после сбоя и не даёт понять, почему качество или стоимость внезапно изменились. После подключения к реальным данным добавляются права доступа, prompt injection и опасные действия.
AI Agent Engineer: Production Track собирает эти задачи в один маршрут:
- LLM API с нуля — первый AI-сервис на Python: structured output, FastAPI, обработка ошибок, тесты и Docker.
- LangChain 1.0.x — LLM-приложения, RAG, инструменты и базовые агентные сценарии.
- AI Agents PRO — LangGraph, AutoGen, графы состояний, многоагентные паттерны и надёжное выполнение действий.
- AI Agent Integrations PRO: MCP — типизированные интеграции с внешними данными и сервисами через MCP.
- LLMOps & Evaluation — evals, golden-наборы, quality gates, мониторинг качества, задержки и стоимости.
- LLM Security PRO — защита от direct и indirect prompt injection, утечек, tool-abuse и неконтролируемых расходов.
Если вы уже вызывали LLM API из Python, вводный курс можно пройти выборочно. Если уверенно работаете с LangChain, можно сразу переходить к AI Agents PRO. Затем маршрут последовательно закрывает интеграции, эксплуатацию и безопасность.
В результате вы соберёте цельный инженерный контур: агентная логика, доступ к инструментам, тесты качества, наблюдаемость, релизные проверки и защитные ограничения.
Одна покупка открывает доступ ко всем шести курсам программы.
