Multi-agent Systems курс: проектирование агентных AI-систем | robot_dreams
  • онлайн-курс
  • 14 занятий
  • собственный мультиагентный проект

MULTI-AGENT SYSTEMS

Создавайте автономные мультиагентные AI-системы для сложных бизнес-сценариев. Превращайте одну LLM в скоординированную команду, способную планировать, действовать, проверять себя и масштабироваться.

 

ВЛАД ШАНИН

Lead AI Engineer у міжнародній техкомпанії

О КУРСЕ:

На курсе вы научитесь проектировать и внедрять мультиагентные системы, где AI-агенты с определенными ролями решают сложные многоэтапные задачи в рамках единой архитектуры. Вы освоите построение агентов, способы их коммуникации, оркестрацию workflow и подготовку к запуску в продакшн.

  • Индивидуальный фидбек

  • Курсовой проект: собственная мультиагентная система

  • Поддержка в Slack

  • Зарегистрироваться

ТРЕБОВАНИЯ ДЛЯ СТАРТА

Необходимо знать: Python, Git, GitHub и REST API

 

 

ДЛЯ КОГО

  • 01

    Backend/Fullstack Developer

    Опануєте архітектуру LLM-застосунків, навчитеся будувати масштабовані мультиагентні воркфлоу та інтегрувати їх у наявну інфраструктуру з надійним моніторингом і деплоєм.

  • 02

    Data Scientist / ML Engineer

    Вийдете за межі окремих моделей, навчившись створювати автономні агентні екосистеми для автоматизації аналітики, очищення даних та генерації звітів через складну керівну логіку.

  • 03

    AI Enthusiast / Switcher

    Пройдете шлях від простих промптів до розробки комплексних AI-проєктів з нуля, навчившись задавати агентам ролі, інструменти й пам'ять для розв’язання реальних бізнес-задач.

ПОСЛЕ КУРСА ВЫ СМОЖЕТЕ

  • создавать мультиагентные системы для выполнения многошаговых задач

  • проектировать и настраивать промпты как часть логики рассуждений и действий

  • внедрять RAG-системы для работы агентов с документацией и знаниями

  • подключать внешние инструменты и API к агентам для выполнения реальных действий

  • измерять, тестировать и мониторить качество работы агентных систем

  • деплоить и масштабировать мультиагентные решения в продакшене

MULTI-AGENT SYSTEMS СПАСУТ, КОГДА:

сложность задачи выходит за пределы одного агента

нужна координация, а не еще один промпт

масштабирование — это об архитектуре, а не о модели

 

лектор

ВЛАД ШАНИН

Lead AI Engineer в международной техкомпании

  • Имеет 8+ лет опыта в Machine Learning и AI Engineering

  • Проектировал agentic-архитектуры и SaaS-решения для бизнеса, оптимизировал SEO, колл-центры и документооборот

  • Сотрудничал со стартапами из США, Израиля и Европы

  • Созданные решения охватили более 10 тыс. пользователей и привлекли $2+ млн инвестиций в первый год

ПРОГРАММА КУРСА MULTI-AGENT SYSTEMS

  • 01 занятие
    03.03.2026 19:30

    Основы GenAI и LLM как фундамент для мультиагентных систем

    • Будете понимать работу LLM на базовом уровне и их ограничения
    • Осознаете ценность агентных и мультиагентных подходов
    • Будете знать основные принципы работы трансформеров и концепцию attention
    • Сможете объяснить, что такое токены, эмбединги и контекстное окно
    • Будете ориентироваться в вероятностной природе ответов LLM и причинах возникновения галлюцинаций
  • 02 занятие
    05.03.2026 19:30

    Понятие LLM Agent

    • Будете знать основные компоненты архитектуры LLM-агента
    • Сможете определять роли, цели и ограничения для агента
    • Ознакомитесь с популярными фреймворками для построения агентов
    • Будете ориентироваться в принципах работы памяти и управления контекстом
    • Будете понимать, как формируется поведение агента через сочетание prompt, памяти, инструментов и механизмов reasoning
  • 03 занятие
    10.03.2026 19:30

    Инженерия LLM-агентов

    • Сможете создавать базовых агентов с использованием фреймворков
    • Сможете спроектировать поведение агента и управлять его взаимодействием с инструментами в соответствии с заданной логикой
    • Будете понимать концепцию Tool/Function Calling
    • Будете интегрировать внешние инструменты в агента
  • 04 занятие
    12.03.2026 19:30

    Prompt Engineering техники для управляемых мультиагентных систем

    • Разберетесь в разнице между Zero-Shot, Few-Shot и Chain-of-Thought подходами
    • Будете знать основные компоненты качественного промпта
    • Сможете использовать различные техники промптинга в зависимости от задачи и проектировать промпты
    • Будете понимать, как с помощью prompt chaining и reflection-техник обеспечивать предполагаемое и стабильное поведение агентов
  • 05 занятие
    17.03.2026 19:30

    Построение RAG-систем для мультиагентных решений

    • Поймете принципы работы RAG-систем
    • Сможете создавать embeddings и хранить их в векторных базах
    • Будете знать разные стратегии chunking и их применение
    • Будете строить базовые RAG-системы
    • Сможете интегрировать RAG как отдельный компонент в мультиагентную систему и использовать его для принятия решений агентами
  • 06 занятие
    19.03.2026 19:30

    Инструменты оркестрации AI-агентов

    • Разберетесь в оркестрации в мультиагентных системах
    • Сможете создавать сложные workflow с использованием LangGraph
    • Будете проектировать и реализовывать управляемые мультиагентные workflow с условиями, циклами и параллельными ветвями выполнения
    • Будете управлять состоянием агентов и передачей контекста между ними в сложных сценариях
    • Будете выбирать инструмент оркестрации в зависимости от задачи и архитектуры системы
  • 07 занятие
    24.03.2026 19:30

    Дизайн взаимодействия агентов

    • Будете знать разные типы взаимодействия между агентами
    • Сможете проектировать communication patterns между агентами
    • Будете понимать, как разработать мультиагентную систему
    • Будете разделять роли между агентами и настраивать их ответственность в составе AI-команды
    • Будете выбирать модель взаимодействия агентов в зависимости от типа задачи
  • 08 занятие
    26.03.2026 19:30

    Воркшоп: построение мультиагентной системы

    • Будете строить полноценные мультиагентные системы от начала до конца
    • Будете понимать практические вызовы имплементации теоретических концепций
    • Будете имплементировать сложные communication patterns
    • Будете реализовывать механизмы Human-in-the-Loop для контроля критических решений в мультиагентных системах
    • Будете строить динамические воркфлоу с условной маршрутизацией и выбором агентов в зависимости от контекста задачи
  • 09 занятие
    31.03.2026 19:30

    Протоколы коммуникации

    • Ознакомитесь с протоколом MCP и его применением
    • Будете знать принципы работы A2A-протокола
    • Будете проектировать структуру сообщений для агентов
    • Будете понимать, как использовать протоколы коммуникации для построения масштабируемых и независимых агентных систем
    • Будете реализовывать взаимодействие между агентами через стандартизированные протоколы в реальных проектах
  • 10 занятие
    02.04.2026 19:30

    Инструменты тестирования и мониторинга

    • Будете понимать специфику тестирования LLM-систем
    • Сможете определять метрики качества для агентных систем
    • Будете знать инструменты для мониторинга и трекинга
    • Будете проводить Prompt Evaluation и Regression Testing
    • Сможете выявлять ухудшение качества работы агентов в продакшене и будете принимать решения по их оптимизации
  • 11 занятие
    07.04.2026 19:30

    Особенности деплоймента агентных систем

    • Будете понимать архитектуру продакшн-среды для LLM-агентов
    • Сможете контейнеризировать агентные системы
    • Ознакомитесь с существующими облачными сервисами
    • Сможете выбирать оптимальную стратегию деплоймента агентной системы в зависимости от требований к масштабированию, стоимости и безопасности
    • Будете понимать риски безопасности агентных систем и уметь закладывать базовые механизмы защиты
  • 12 занятие
    09.04.2026 19:30

    Эксплуатация и поддержка

    • Будете понимать цикл продакшн-системы на базе LLM
    • Сможете планировать версию и обновление
    • Будете знать методы оптимизации продуктивности и стоимости
    • Сможете принимать обоснованные решения по оптимизации расходов и качеству агентных систем в процессе их эксплуатации
    • Будете организовывать процесс сбора фидбека и метрик для постоянного улучшения работы мультиагентной системы
  • 13 занятие
    14.04.2026 19:30

    Прикладные сценарии multi-agent systems

    • Будете знать реальные сценарии применения мультиагентных систем
    • Сможете адаптировать технологии к конкретным бизнес-задачам
    • Будете оценивать целесообразность использования multi-agent подхода
    • Сможете проектировать архитектуру мультиагентной системы под конкретный прикладной сценарий
    • Поймете, как выбирать инструменты и роли агентов в зависимости от задач и ограничений бизнеса
  • 14 занятие
    16.04.2026 19:30

    Защита курсовых проектов

    • Презентуете финальный проект
    • Задайте вопросы коллегам
    • Получите фидбек от лектора

регистрация

Подключайтесь сейчас, чтобы автоматизировать сложные процессы с помощью мультиагентных AI-систем.

 
 
 
Реєструючись, ви погоджуєтеся з умовами договору-оферти та політикою конфіденційності.