academy@academyit.ru
AI-AGENTS
Для технических специалистов
32 ак. часа
Создание ИИ-агентов
-
О КУРСЕКурс позволит вам погрузиться в передовые технологии построения интеллектуальных агентов на основе LLM. Вы освоите интеграцию разнообразных инструментов и API, научитесь создавать мощные пайплайны с использованием RAG-технологий и работать с различными типами данных. Практические занятия охватывают реализацию прикладных бизнес-кейсов, включая копирайтинг, email-маркетинг и автоматизацию взаимодействия с клиентами, а также позволяют эффективно интегрировать решения в существующую инфраструктуру.
Особое внимание в программе уделено работе с открытыми моделями (Ollama, Mistral, Llama), вопросам безопасности, правовым аспектам и этическому использованию искусственного интеллекта. По завершении курса вы сможете уверенно разрабатывать и внедрять умных агентов для решения конкретных задач вашего бизнеса, повысив его эффективность и конкурентоспособность.
Технологии и инструменты, которыми будете владеть
LangChain
Flowise
API
function-calling
Ollama, Llama 3.1
Mistral
Разработчики, ML-инженеры, специалисты по автоматизации и цифровой трансформации, работающих с LLM, API и бизнес-интеграцией
-
Содержание программы
Модуль 1. Введение в LLM-агентов и Lang-стек- Понятие интеллектуального агента
- Обзор фреймворков: Flowise, LangChain, CrewAI, AutoGen, LangGraph
- Архитектура агента: pipeline, tools, memory
- Установка окружения: VS Code, Node.js, Python, Flowise
Модуль 2. Интеграция функций и внешних API- Понятие function calling в LLM
- Интеграция с Python-интерпретатором, калькулятором, Make, Gmail
- Примеры вызова API и сериализации данных
- Построение маршрутов взаимодействия через агента
Модуль 3. RAG (Retrieval-Augmented Generation) и память- Embedding и работа с векторными базами (Chroma, Pinecone)
- Импорт PDF, CSV и Web-данных в память агента
- Построение и использование RAG-пайплайна
- Обзор LlamaIndex, LangChain Memory
Модуль 4. Построение агент-приложений- Агент-копирайтер, email-агент, клиентский агент
- Подключение Flowise-агента к фронтенду
- Интеграция с No-code платформами (Make, Zapier)
- Примеры B2B и B2C сценариев
Модуль 5. Применение в бизнесе и UI-внедрение- Разработка веб-интерфейса агента
• Интеграция в лендинг, чат, CRM
• Автоматизация лидогенерации, поддержка клиента
• Кейсы использования в продажах и маркетинге
Модуль 6. Работа с open-source LLM- Установка и настройка Ollama, Mistral, Llama 3.1
- Развёртывание локального агента Copilot
- Обработка изображений и видео (Vision + Multimodal)
- Сравнение open-source и облачных моделей
Модуль 7. Безопасность, права и этика- Prompt-инъекции, защита от jailbreak
- GDPR, авторское право, сохранность данных
- Реализация Guardrails и антиинъекционных фильтров
- Примеры этически опасных сценариев
-
Предварительные требования
- Знание Python на уровне разработки
- Базовое понимание REST API
- Опыт работы с JSON
- Понимание принципов работы LLM (например, GPT или Claude)
- Желателен опыт использования JavaScript и CI/CD
