онлайн-курс
14 занять
власний мультиагентний проєкт

Вашому АІ-агенту потрібні друзі

Створюйте автономні мультиагентні AI-системи та перетворюйте одну LLM на координовану команду.

ЛЕКТОР: ВЛАД ШАНІН

Lead AI Engineer у міжнародній техкомпанії

ПРО КУРС:

На курсі ви навчитеся проєктувати й впроваджувати мультиагентні системи, де AI-агенти з визначеними ролями розв'язують складні багатокрокові задачі в межах єдиної архітектури. Ви опануєте побудову агентів, способи їх комунікації, оркестрацію workflow та підготовку до запуску в продакшн.

Індивідуальний фідбек
Курсовий проєкт: власна мультиагентна система
Підтримка в Slack
Зареєструватися

ВИМОГИ ДЛЯ СТАРТУ

Необхідно знати: Python, Git, GitHub та REST API

ПІСЛЯ КУРСУ ВИ ЗМОЖЕТЕ

створювати мультиагентні системи для виконання багатокрокових задач
проєктувати та налаштовувати промпти як частину логіки міркувань і дій
впроваджувати RAG-системи для роботи агентів з документацією та знаннями
підключати зовнішні інструменти й API до агентів для виконання реальних дій
вимірювати, тестувати та моніторити якість роботи агентних систем
деплоїти й масштабувати мультиагентні рішення в продакшені

MULTI-AGENT SYSTEMS ВРЯТУЮТЬ, КОЛИ:

складність задачі виходить за межі одного агента

потрібна координація, а не ще один промпт

масштабування — це про архітектуру, а не модель

лектор

ВЛАД ШАНІН

Lead AI Engineer у міжнародній техкомпанії

Має 8+ років досвіду в Machine Learning та AI Engineering
Проєктував agentic-архітектури та SaaS-рішення для бізнесу, оптимізував SEO, кол-центри та документообіг
Співпрацював зі стартапами з США, Ізраїлю та Європи
Створені рішення охопили понад 10 тис. користувачів та залучили $2+ млн інвестицій в перший рік

ПРОГРАМА КУРСУ MULTI-AGENT SYSTEMS

01 заняття
03.03.2026 19:30

Основи GenAI та LLM як фундамент для мультиагентних систем
- Розумітимете роботу LLM на базовому рівні та їхні обмеження
- Усвідомите цінність агентних та мультиагентних підходів
- Знатимете основні принципи роботи трансформерів та концепцію attention
- Вмітимете пояснити, що таке токени, ембедінги та контекстне вікно
- Орієнтуватиметеся в імовірнісній природі відповідей LLM та причинах виникнення галюцинацій
02 заняття
05.03.2026 19:30

Поняття LLM Agent
- Знатимете основні компоненти архітектури LLM-агента
- Вмітимете визначати ролі, цілі та обмеження для агента
- Ознайомитеся з популярними фреймворками для побудови агентів
- Орієнтуватиметеся в принципах роботи пам'яті та управління контекстом
- Розумітимете, як формується поведінка агента через поєднання prompt, памʼяті, інструментів та механізмів reasoning
03 заняття
10.03.2026 19:30

Інженерія LLM-агентів
- Вмітимете створювати базових агентів з використанням фреймворків
- Зможете спроєктувати поведінку агента й керувати його взаємодією з інструментами відповідно до заданої логіки
- Розумітимете концепцію Tool/Function Calling
- Інтегруватимете зовнішні інструменти в агента

04 заняття
12.03.2026 19:30

Prompt Engineering техніки для керованих мультиагентних систем
- Розберетеся в різниці між Zero-Shot, Few-Shot і Chain-of-Thought підходами
- Знатимете основні компоненти якісного промпту
- Вмітимете використовувати різні техніки промптингу залежно від завдання та проєктувати промпти
- Розумітимете, як за допомогою prompt chaining та reflection-технік забезпечувати передбачувану і стабільну поведінку агентів
05 заняття
17.03.2026 19:30

Побудова RAG-систем для мультиагентних рішень
- Зрозумієте принципи роботи RAG-систем
- Вмітимете створювати embeddings та зберігати їх у векторних базах
- Знатимете різні стратегії chunking та їх застосування
- Вмітимете будувати базові RAG-системи
- Інтегруватимете RAG як окремий компонент у мультиагентну систему та використовуватимете його для ухвалення рішень агентами
06 заняття
19.03.2026 19:30

Інструменти оркестрації AI-агентів
- Розберетеся в оркестрації в мультиагентних системах
- Вмітимете створювати складні workflow з використанням LangGraph
- Проєктуватимете і реалізовуватимете керовані мультиагентні workflow з умовами, циклами та паралельними гілками виконання
- Керуватимете станом агентів та передачею контексту між ними в складних сценаріях
- Обиратимете інструмент оркестрації залежно від задачі та архітектури системи
07 заняття
24.03.2026 19:30

Дизайн взаємодії агентів
- Знатимете різні типи взаємодії між агентами
- Вмітимете проєктувати communication patterns між агентами
- Розумітимете, як розробити мультиагентну систему
- Розподілятимете ролі між агентами та налаштовуватимете їхню відповідальність у складі AI-команди
- Обиратимете модель взаємодії агентів залежно від типу задачі
08 заняття
26.03.2026 19:30

Воркшоп: побудова мультиагентної системи
- Вмітимете будувати повноцінні мультиагентні системи від початку до кінця
- Розумітимете практичні виклики імплементації теоретичних концепцій
- Імплементуватимете складні communication patterns
- Реалізовуватимете механізми Human-in-the-Loop для контролю критичних рішень у мультиагентних системах
- Будуватимете динамічні воркфлоу з умовною маршрутизацією та вибором агентів залежно від контексту задачі
09 заняття
31.03.2026 19:30

Протоколи комунікації
- Ознайомитеся з протоколом MCP та його застосуванням
- Знатимете принципи роботи A2A-протоколу
- Вмітимете проєктувати структуру повідомлень для агентів
- Розумітимете, як використовувати протоколи комунікації для побудови масштабованих і незалежних агентних систем
- Реалізовуватимете взаємодію між агентами через стандартизовані протоколи в реальних проєктах
10 заняття
02.04.2026 19:30

Інструменти тестування та моніторингу
- Розумітимете специфіку тестування LLM-систем
- Вмітимете визначати метрики якості для агентних систем
- Знатимете інструменти для моніторингу і трекінгу
- Проводитимете Prompt Evaluation та Regression Testing
- Виявлятимете погіршення якості роботи агентів у продакшені та прийматимете рішення щодо їхньої оптимізації
11 заняття
07.04.2026 19:30

Особливості деплойменту агентних систем
- Розумітимете архітектуру продакшн-середовища для LLM-агентів
- Вмітимете контейнеризувати агентні системи
- Ознайомитеся з наявними хмарними сервісами
- Обиратимете оптимальну стратегію деплойменту агентної системи залежно від вимог до масштабування, вартості й безпеки
- Розумітимете ризики безпеки агентних систем та вмітимете закладати базові механізми захисту
12 заняття
09.04.2026 19:30

Експлуатація та підтримка
- Розумітимете цикл продакшн-системи на базі LLM
- Вмітимете планувати версіювання та оновлення
- Знатимете методи оптимізації продуктивності й вартості
- Вмітимете ухвалювати обґрунтовані рішення щодо оптимізації витрат і якості агентних систем у процесі їхньої експлуатації
- Організовуватимете процес збору фідбеку та метрик для постійного покращення роботи мультиагентної системи
13 заняття
14.04.2026 19:30

Прикладні сценарії multi-agent systems
- Знатимете реальні сценарії застосування мультиагентних систем
- Вмітимете адаптувати технології до конкретних бізнес-задач
- Оцінюватимете доцільність використання multi-agent підходу
- Зможете проєктувати архітектуру мультиагентної системи під конкретний прикладний сценарій
- Зрозумієте, як обирати інструменти й ролі агентів залежно від задачі та обмежень бізнесу
14 заняття
16.04.2026 19:30

Захист курсових проєктів
- Презентуєте фінальний проєкт
- Поставите запитання колегам
- Отримаєте фідбек від лектора

реєстрація

Приєднуйтеся зараз, щоб автоматизувати складні процеси за допомогою мультиагентних AI-систем.