Разработка AI-циклов: надёжные агентные системы

Практический инженерный курс по разработке AI-циклов — дисциплине построения систем, в которых языковая модель многократно планирует, действует через инструменты, наблюдает результаты и решает, что делать дальше.

Вы изучите анатомию агентного цикла, механику вызова инструментов, управление контекстом и состоянием, ограничители и восстановление после ошибок, оценку и наблюдаемость, оркестрацию мультиагентных систем и требования продакшена. Каждый урок содержит разобранные примеры кода, чек-лист и тест для самопроверки. Завершающий урок — глоссарий ключевой терминологии.

Аудитория: разработчики, которые хотя бы раз вызывали LLM API и хотят перейти от одиночных промптов к автономным многошаговым системам. Примеры написаны на Python-псевдокоде, который напрямую переносится на любой современный LLM SDK.