30 уроков · 875 минут · 1 ассистент-автоматизатор

AI-агенты PRO
Промышленные агенты на Python

MCP, LangGraph, память mem0, обсервабилити — собери ассистента-автоматизатора, который сам работает с инструментами, браузером и командой агентов.

30
Уроков
6
Модулей
875
Минут
1
Ассистент

Ваш путь в агентную разработку

До курса

Где вы сейчас

  • Знаете основы промптов, но агенты — «магия»
  • Каждый агент живёт в отдельной песочнице
  • Память агента обнуляется после чата
  • Не умеете координировать команды агентов
  • Нет инструментов наблюдения и оценки
После курса

Что вы сможете

  • Строить агентов с планами и самокритикой
  • Подключать любые инструменты через MCP
  • Дать агенту долговременную память через mem0
  • Координировать команды агентов на LangGraph
  • Запускать агентов в проде с оценкой и трейсингом

Программа курса

Что вы освоите

MCP LangGraph mem0 browser-use Langfuse OpenTelemetry Pydantic OpenAI Agents SDK Reflexion RAGAS FastAPI

Сквозной проект

Ассистент-автоматизатор

Каждый модуль добавляет новую способность вашему агенту. Результат — продвинутый ассистент, который сам планирует, работает с инструментами через MCP, помнит контекст через mem0, координирует подчинённых агентов и открывает браузер для реальных действий.

01
Агент с самокритикой
02
MCP-инструменты
03
Память mem0
04
Команда агентов
05
Прод + браузер

Частые вопросы

Уверенный Python (функции, классы, async — хотя бы базово) и опыт вызова LLM API через SDK. Курс не повторяет основы — он строит промышленных агентов поверх этого фундамента.

Model Context Protocol — открытый стандарт, который соединяет агентов с инструментами и данными: файлы, браузер, базы данных, API. Вместо самописных обвязок вы получаете единый интерфейс, который поддерживают все крупные экосистемы.

LangGraph даёт графы, контрольные точки и параллельность — вы управляете циклами и состоянием агента вручную. Именно так строят продакшн-агентов, когда автономность нужно контролировать, а не надеяться на «магию» фреймворка.

MCP, LangGraph, mem0, browser-use, Langfuse, OpenTelemetry, Pydantic, OpenAI Agents SDK, Reflexion, RAGAS и FastAPI. Плюс навыки обсервабилити и оценки агентов — то, чего не хватает большинству курсов.

Соберёте ассистента-автоматизатора: он планирует задачи, работает с файлами и API через MCP, помнит контекст через mem0, координирует команду подчинённых агентов на LangGraph и открывает браузер для реальных действий через browser-use.

Все 30 уроков, примеры кода, сквозной проект, обновления, сертификат об окончании и доступ навсегда. Цена 5 900 ₽.

Перейти к обучению
30 уроков · 6 модулей · доступ навсегда · сертификат