Cuddlies
PREMIUM
[Кирилл Кухарев, Екатерина Трофимова]
[proglib.academy] AgentOps. Тариф Инженерный трек (2026)
Слив курса AgentOps [Тариф Инженерный трек] [proglib.academy] [Кирилл Кухарев, Екатерина Трофимова]
Курс для разработчиков и LLM инженеров о том, как внедрять AI-логику в бэкенд IT-продуктов и сохранять стабильность сервиса
После курса вы сможете запускать AI-сервисы в production и контролировать их поведение.
С какими задачами вы научитесь справляться:
Встроите AI-слой в backend-архитектуру
API → оркестрация → инструменты → хранилище состояния → мониторинг
Сделаете поведение AI-агента предсказуемым
лимиты • повторные запросы • контроль действий агента
Научитесь тестировать AI-логику
датасеты • регрессионные тесты • проверки качества
Настроите наблюдаемость системы
метрики • трассировка • оповещения
Будете контролировать стоимость
лимиты токенов • бюджет на запрос • резервные модели
Настроите безопасные вызовы инструментов
валидация • политики доступа • ограничения действий
Кем вы будете после курса:
Backend-разработчик, работающий с AI-агентами
Что вы будете уметь:
Проектировать backend-сервисы с AI-логикой
Внедрять AI в существующую архитектуру
Тестировать поведение AI-агентов
Контролировать стоимость AI-запросов
Обеспечивать надежность AI-агентов
Отслеживать и отлаживать работу AI-агентов
Финальный проект – cервис с AI-логикой под вашу задачу:
Имеет API
Использует AI-инструменты
Хранит состояние
Содержит тесты
Имеет систему мониторинга
Контролирует стоимость запросов
Программа:
Где AI-агенты живут в backend-инфраструктуре
Интеграция LLM в backend
Оценка качества LLM в backend-сервисах
Инструменты агента и архитектура взаимодействия с внешними сервисами
RAG и работа с данными для AI-агента
Надёжность AI бэкенд-сервисов
Тестирование и оценка качества AI-систем
Оркестрация AI-агентов
Развертывание AI backend-сервиса
Трассировка, наблюдаемость и эксплуатация AI-сервисов
Управление затратами на AI-системы
Локальное внедрение и приватное развертывание AI-моделей
Проект: Production-ready AI backend (реальный кейс)
Эксперты курса: Екатерина Трофимова, Андрей Носов, Александр Ошурков, Дмитрий Антипов, Антон Будняк, Кирилл Кухарев, Эмиль Сатаев
Тариф Инженерный трек
12 недель обучения
16 вебинаров
40+ часов практики
Интеграция LLM в backend
Работа с агентами и инструментами
Работа с данными и базой знаний
Архитектура и сложные сценарии
Деплой и интеграция в инфраструктуру
Мониторинг и диагностика в проде
Контроль стоимости и оптимизация
Доступ к материалам курса «Разработка ИИ-агентов»
Старт 2 июля 2026г.
Скачать:
[proglib.academy] AgentOps. Тариф Инженерный трек (2026)
Слив курса AgentOps [Тариф Инженерный трек] [proglib.academy] [Кирилл Кухарев, Екатерина Трофимова]
Курс для разработчиков и LLM инженеров о том, как внедрять AI-логику в бэкенд IT-продуктов и сохранять стабильность сервиса
После курса вы сможете запускать AI-сервисы в production и контролировать их поведение.
С какими задачами вы научитесь справляться:
Встроите AI-слой в backend-архитектуру
API → оркестрация → инструменты → хранилище состояния → мониторинг
Сделаете поведение AI-агента предсказуемым
лимиты • повторные запросы • контроль действий агента
Научитесь тестировать AI-логику
датасеты • регрессионные тесты • проверки качества
Настроите наблюдаемость системы
метрики • трассировка • оповещения
Будете контролировать стоимость
лимиты токенов • бюджет на запрос • резервные модели
Настроите безопасные вызовы инструментов
валидация • политики доступа • ограничения действий
Кем вы будете после курса:
Backend-разработчик, работающий с AI-агентами
Что вы будете уметь:
Проектировать backend-сервисы с AI-логикой
Внедрять AI в существующую архитектуру
Тестировать поведение AI-агентов
Контролировать стоимость AI-запросов
Обеспечивать надежность AI-агентов
Отслеживать и отлаживать работу AI-агентов
Финальный проект – cервис с AI-логикой под вашу задачу:
Имеет API
Использует AI-инструменты
Хранит состояние
Содержит тесты
Имеет систему мониторинга
Контролирует стоимость запросов
Программа:
Где AI-агенты живут в backend-инфраструктуре
Интеграция LLM в backend
Оценка качества LLM в backend-сервисах
Инструменты агента и архитектура взаимодействия с внешними сервисами
RAG и работа с данными для AI-агента
Надёжность AI бэкенд-сервисов
Тестирование и оценка качества AI-систем
Оркестрация AI-агентов
Развертывание AI backend-сервиса
Трассировка, наблюдаемость и эксплуатация AI-сервисов
Управление затратами на AI-системы
Локальное внедрение и приватное развертывание AI-моделей
Проект: Production-ready AI backend (реальный кейс)
Эксперты курса: Екатерина Трофимова, Андрей Носов, Александр Ошурков, Дмитрий Антипов, Антон Будняк, Кирилл Кухарев, Эмиль Сатаев
Тариф Инженерный трек
12 недель обучения
16 вебинаров
40+ часов практики
Интеграция LLM в backend
Работа с агентами и инструментами
Работа с данными и базой знаний
Архитектура и сложные сценарии
Деплой и интеграция в инфраструктуру
Мониторинг и диагностика в проде
Контроль стоимости и оптимизация
Доступ к материалам курса «Разработка ИИ-агентов»
Старт 2 июля 2026г.
Скачать:
📥 Скрытое содержимое! Войдите или Зарегистрируйтесь
