Genri
"VIP" Подписка
[Daniel Moka] AI Agent Engineer (2026)
Создавайте AI-агентов, которые работают вместо вас
AI Agent Engineer — практический курс для разработчиков, которые хотят перейти от простого использования ИИ к созданию полноценных автономных агентных систем.
Вместо изучения отдельных промтов вы освоите построение инфраструктуры вокруг AI-агентов: память, инструменты, проверки качества, циклы выполнения задач и механизмы автономной работы.
Курс построен вокруг реального проекта, где шаг за шагом создаётся цифровой AI-сотрудник, способный самостоятельно выполнять задачи разработки и автоматизации.
Для кого курс
Software Engineers
Backend-разработчики
Frontend-разработчики
Full Stack разработчики
AI Engineers
Team Leads
Tech Leads
Solution Architects
CTO
Основатели стартапов
Специалисты по автоматизации процессов
Программа курса
Модуль 1. Основы Agent Engineering
Изучение принципов работы больших языковых моделей и агентных систем.
Темы:
Prompt Engineering
Context Engineering
Harness Engineering
Memory Engineering
Loop Engineering
Boundary Engineering
Результат
Понимание архитектуры современных AI-агентов и принципов управления ими.
Модуль 2. Harness Engineering
Построение среды, в которой работает агент.
Темы:
Инструкции для агентов
Skills
Tools
MCP
Subagents
Hooks
Результат
Создание управляемых AI-агентов с предсказуемым поведением.
Модуль 3. Verification Engineering
Контроль качества работы искусственного интеллекта.
Темы:
Проверка результатов
Тестирование AI-кода
Mutation Testing
Property Testing
End-to-End Testing
Quality Gates
Результат
Навык построения надёжной системы проверки работы AI.
Модуль 4. Review Engineering
Автоматизация процессов анализа кода.
Темы:
AI Code Review
Анализ плана реализации
Проверка Pull Requests
Поиск ошибок и рисков
Снижение затрат на ревью
Результат
Сокращение времени проверки кода и повышение его качества.
Модуль 5. Memory Engineering
Создание памяти для AI-агентов.
Темы:
Централизованные хранилища знаний
Управление контекстом
Организация памяти агентов
Поддержание актуальности знаний
Обмен знаниями между агентами
Результат
Создание долговременной памяти для агентных систем.
Модуль 6. MCP Engineering
Подключение агентов к внешним сервисам и данным.
Темы:
MCP-серверы
Локальные интеграции
Удалённые интеграции
Работа с API
Лучшие практики MCP
Результат
Создание агентов, способных взаимодействовать с любыми корпоративными системами.
Модуль 7. Loop Engineering
Построение автономных циклов работы.
Темы:
Agent Loops
Планирование задач
Самопроверка результатов
Повторное выполнение
Автономные процессы
Результат
Построение агентов, работающих без постоянного участия пользователя.
Практическая часть
В процессе обучения выполняются десятки практических заданий на реальном приложении.
Студенты создают:
AI-помощников
Автономных кодовых агентов
Агентов с памятью
Системы автоматической проверки
Интеграции через MCP
Самостоятельно работающих цифровых сотрудников
Что вы получите
После прохождения курса вы сможете:
Создавать AI-агентов с нуля
Строить многоагентные системы
Подключать инструменты и внешние сервисы
Создавать память для агентов
Автоматизировать процессы разработки
Контролировать качество AI-кода
Разрабатывать автономные AI-системы
Создавать цифровых сотрудников для бизнеса
Итог
AI Agent Engineer — это профессиональная программа по Agentic Engineering, которая обучает не просто использованию искусственного интеллекта, а построению полноценных автономных систем нового поколения. Курс даёт практические навыки создания AI-агентов, способных самостоятельно выполнять задачи, принимать решения и приносить реальную пользу в разработке программного обеспечения и бизнес-процессах.
Язык Английский
Скачать:
Создавайте AI-агентов, которые работают вместо вас
AI Agent Engineer — практический курс для разработчиков, которые хотят перейти от простого использования ИИ к созданию полноценных автономных агентных систем.
Вместо изучения отдельных промтов вы освоите построение инфраструктуры вокруг AI-агентов: память, инструменты, проверки качества, циклы выполнения задач и механизмы автономной работы.
Курс построен вокруг реального проекта, где шаг за шагом создаётся цифровой AI-сотрудник, способный самостоятельно выполнять задачи разработки и автоматизации.
Для кого курс
Software Engineers
Backend-разработчики
Frontend-разработчики
Full Stack разработчики
AI Engineers
Team Leads
Tech Leads
Solution Architects
CTO
Основатели стартапов
Специалисты по автоматизации процессов
Программа курса
Модуль 1. Основы Agent Engineering
Изучение принципов работы больших языковых моделей и агентных систем.
Темы:
Prompt Engineering
Context Engineering
Harness Engineering
Memory Engineering
Loop Engineering
Boundary Engineering
Результат
Понимание архитектуры современных AI-агентов и принципов управления ими.
Модуль 2. Harness Engineering
Построение среды, в которой работает агент.
Темы:
Инструкции для агентов
Skills
Tools
MCP
Subagents
Hooks
Результат
Создание управляемых AI-агентов с предсказуемым поведением.
Модуль 3. Verification Engineering
Контроль качества работы искусственного интеллекта.
Темы:
Проверка результатов
Тестирование AI-кода
Mutation Testing
Property Testing
End-to-End Testing
Quality Gates
Результат
Навык построения надёжной системы проверки работы AI.
Модуль 4. Review Engineering
Автоматизация процессов анализа кода.
Темы:
AI Code Review
Анализ плана реализации
Проверка Pull Requests
Поиск ошибок и рисков
Снижение затрат на ревью
Результат
Сокращение времени проверки кода и повышение его качества.
Модуль 5. Memory Engineering
Создание памяти для AI-агентов.
Темы:
Централизованные хранилища знаний
Управление контекстом
Организация памяти агентов
Поддержание актуальности знаний
Обмен знаниями между агентами
Результат
Создание долговременной памяти для агентных систем.
Модуль 6. MCP Engineering
Подключение агентов к внешним сервисам и данным.
Темы:
MCP-серверы
Локальные интеграции
Удалённые интеграции
Работа с API
Лучшие практики MCP
Результат
Создание агентов, способных взаимодействовать с любыми корпоративными системами.
Модуль 7. Loop Engineering
Построение автономных циклов работы.
Темы:
Agent Loops
Планирование задач
Самопроверка результатов
Повторное выполнение
Автономные процессы
Результат
Построение агентов, работающих без постоянного участия пользователя.
Практическая часть
В процессе обучения выполняются десятки практических заданий на реальном приложении.
Студенты создают:
AI-помощников
Автономных кодовых агентов
Агентов с памятью
Системы автоматической проверки
Интеграции через MCP
Самостоятельно работающих цифровых сотрудников
Что вы получите
После прохождения курса вы сможете:
Создавать AI-агентов с нуля
Строить многоагентные системы
Подключать инструменты и внешние сервисы
Создавать память для агентов
Автоматизировать процессы разработки
Контролировать качество AI-кода
Разрабатывать автономные AI-системы
Создавать цифровых сотрудников для бизнеса
Итог
AI Agent Engineer — это профессиональная программа по Agentic Engineering, которая обучает не просто использованию искусственного интеллекта, а построению полноценных автономных систем нового поколения. Курс даёт практические навыки создания AI-агентов, способных самостоятельно выполнять задачи, принимать решения и приносить реальную пользу в разработке программного обеспечения и бизнес-процессах.
Язык Английский
Скачать:
