Aleks
Админ
- Регистрация
- Июл 2, 2020
- Сообщения
- 131,417
Складчина: 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)
Спойлер: Полная программа
Где AI-агенты живут в backend-инфраструктуре
Теория:
Разберете, как интегрировать AI/LLM в backend-систему и какую роль в ней играют агенты;
Научитесь выбирать между агентом и workflow в зависимости от задачи;
Освоите типовые сценарии внедрения AI через API, внутренние инструменты и автоматизацию;
Оцените возможности и ограничения современных AI-решений.
Практика:
Соберете архитектурную карту AI-функциональности вашего сервиса;
Спроектируете схему интеграции AI-модулей в backend;
Определите зоны ответственности компонентов, чтобы избежать хаоса в разработке.
Результат:
Ваш сервис станет устойчивее и надежнее благодаря грамотно выстроенной архитектуре и четко определённым зонам ответственности.
Интеграция LLM в backend
Теория:
Научитесь встраивать LLM в backend-сервисы и определять место AI-логики в системе;
Узнаете, как правильно встраивать AI-логику в инфраструктуру приложения;
Разберете OpenAI-compatible API: как устроены запросы, как писать эффективные промпты и управлять параметрами модели;
Научитесь формировать структурированный вывод и проектировать понятные API-контракты;
Сравните workflow и агентный подход и выберете подходящий под задачу;
Поймете, как интегрировать внешние сервисы и инструменты, организовывать надежную оркестрацию запросов и обрабатывать возможные ошибки.
Практика:
Соберете каркас backend-сервиса с AI-логикой;
Настроите слой оркестрации запросов, чтобы система работала стабильно;
Реализуете API-контракты и схемы взаимодействия между компонентами.
Результат:
Встроите LLM в реальный backend, не нарушая архитектуру сервиса. Выберете подходящий подход (workflow или агент) под конкретную задачу, и обеспечите стабильную работу системы даже при непредсказуемом поведении модели.
Оценка качества LLM в backend-сервисах
Теория:
Познакомитесь с тем, что считать качеством работы LLM в продукте и чем оно отличается от классического backend;
Изучите offline и online метрики: как измерять качество, а не опираться на субъективные оценки;
Разберёте подходы к оценке генерации: релевантность, точность, полнота и выявление галлюцинаций;
Освоите методы A/B-тестирования и сбора пользовательской обратной связи;
Поймете, как отслеживать деградацию качества и балансировать качество, скорость и стоимость.
Практика:
Подготовите набор метрик для оценки качества AI-сервиса;
Спроектируете систему оценки и мониторинга качества в продакшене;
Настроите подход к тестированию и сравнению моделей, промптов и конфигураций.
Результат:
Контролируете качество AI-сервиса через метрики, тестирование и мониторинг, а не субъективную оценку. Своевременно выявляете деградацию и принимаете обоснованные решения по улучшению системы.
Инструменты агента и архитектура взаимодействия с внешними сервисами
Теория:
Освоите, как описывать и подключать инструменты (tools) для работы агента;
Научитесь писать описания инструментов так, чтобы агент вызывал их точно и в нужный момент;
Разберете логику выбора инструментов и спроектируете отдельный слой для работы с внешними сервисами;
Изучите типовые проблемы: ошибки вызовов, задержки, лимиты и способы их обработки.
Практика:
Опишете и зарегистрируете инструменты для своего агента;
Подключите внешние сервисы и настроите обработку ошибок и таймаутов;
Настроите выбор инструментов в зависимости от контекста задачи.
Результат:
Спроектируете слой с инструментами, который легко расширять новыми инструментами. Обеспечите устойчивость агента к сбоям внешних сервисов без падения всей системы.
RAG и работа с данными для AI-агента
Теория:
Освоите принципы RAG;
Изучите архитектуру базы знаний агента: индексирование документов, векторные базы данных и гибридный поиск;
Научитесь обновлять данные без потери качества и обеспечивать непротиворечивость знаний при росте базы;
Освоите интеграцию RAG как отдельного инструмента агента — с автоматическим выбором, когда и что искать.
Практика:
Самостоятельно настроите пайплайн индексирования и подключите векторную базу данных к своему агенту;
Реализуете поиск по базе знаний: векторный и по ключевым словам и сравните качество результатов;
Встроите RAG как инструмент: агент будет самостоятельно обращаться к базе, читать релевантные фрагменты и использовать их при генерации ответа.
Результат:
Построите систему, в которой агент работает с актуальными и проверенными данными, а не галлюцинирует. Используете RAG как полноценный инструмент агента — с поиском, чтением и применением данных из базы знаний в реальном времени.
Надёжность AI бэкенд-сервисов
Теория:
Изучите основные источники нестабильности в AI-сервисах: ошибки внешних API, превышение лимитов и непредсказуемые задержки LLM;
Освоите стратегии повторных запросов и принципы настройки оптимальных таймаутов;
Научитесь обеспечивать идемпотентность: гарантировать уникальность операций и избегать дублирования вызовов при повторах;
Освоите использование очередей сообщений как буфера между сервисами, стратегии снижения функциональности ради стабильности и схемы резервирования на случай полного отказа компонента.
Практика:
Соберете библиотеку обработки ошибок и таймаутов для своего AI-сервиса;
Настроите конфигурацию лимитов и таймаутов под реальные условия работы с LLM API;
Опишете и реализуете схему обработки отказов — что делает система, когда модель недоступна или возвращает ошибку.
Результат:
Построите сервис, который не падает при сбоях внешних провайдеров и корректно деградирует вместо полного отказа. Снизите число инцидентов в продакшене и настроите надежный AI backend с библиотекой обработки ошибок, таймаутами и схемой отказоустойчивости.
Тестирование и оценка качества AI-систем
Теория:
Изучите особенности тестирования AI-решений: почему классические unit-тесты здесь недостаточны и как работать с недетерминированными ответами модели;
Освоите принципы создания бенчмарков: как формировать их, выбирать метрики и фиксировать базовый уровень качества;
Освоите подходы к автоматизации проверки качества и сравнению версий промптов и конфигураций;
Научитесь формализовывать критерии прогресса: как определить, что «новая версия лучше», и избежать субъективных оценок.
Практика:
Разработаете бенчмарк качества для конкретной задачи своего агента: опишете тестовые кейсы, выберете метрики и зафиксируете показатели качества;
Запустите автоматизированную проверку и сравните две версии конфигураций по своему бенчмарку.
Результат:
Обоснуете изменения в промптах и конфигурациях данными, а не интуицией. Выстроите процесс итеративного улучшения AI-системы с измеримым контролем качества. Создадите собственный бенчмарк, адаптированный под конкретную задачу.
Оркестрация AI-агентов
Теория:
Разберете ключевые паттерны многоагентных систем и поймете, в каких сценариях применять каждый из них;
Освоите разделение ролей между управляющим агентом и рабочими агентами: кто принимает решения, а кто выполняет специализированные задачи;
Изучите механизмы передачи данных между агентами и принципы координации действий без конфликтов;
Освоите подходы к изоляции контекста: как обеспечивать независимую работу агентов и объединять их результаты в единый итог.
Практика:
Спроектируете схему оркестрации для многоагентной системы: определите роли агентов, потоки данных и точки управления;
Реализуете управляющую часть сервиса, которая запускает сабагентов, агрегирует результаты и принимает решение о следующем шаге.
Результат:
Декомпозируете сложную задачу на специализированных агентов и распределите нагрузку между ними. Построите систему, в которой сбой одного агента не останавливает всю оркестрацию.
Развертывание AI backend-сервиса
Теория:
Разберете основные шаблоны развертывания AI-сервисов и поймете, чем они отличаются от деплоя обычного backend-приложения;
Освоите принципы контейнеризации: как упаковать сервис с его зависимостями так, чтобы он стабильно работал в любой среде и легко масштабировался;
Изучите подходы к интеграции в инфраструктуру компании: подключение к внутренним сервисам, управление секретами и доступ к ресурсам;
Освоите требования к продакшн-запуску: конфигурирование окружений, управление переменными, логирование и стратегии обновления.
Практика:
Подготовите конфигурацию для развертывания AI-сервиса: от Dockerfile до настроек окружения;
Опишете сценарий обновления и релиза новой версии.
Результат:
Самостоятельно подготовите AI-сервис к запуску в инфраструктуре реальной компании. Обеспечите воспроизводимый деплой и безопасное обновление без ручных операций. Сформируете конфигурацию и сценарий релиза, применимые в реальном рабочем процессе.
Трассировка, наблюдаемость и эксплуатация AI-сервисов
Теория:
Разберете специфику мониторинга AI-сервисов: какие метрики и события важны для LLM-систем — латентность, стоимость токенов, качество ответов — и чем это отличается от классического backend-мониторинга;
Освоите принципы трассировки вызовов агентов: как отслеживать цепочку обращений к инструментам и зависимым компонентам и восстанавливать полный путь выполнения задачи;
Изучите подходы к наблюдению за качеством в продакшене: как фиксировать деградацию до того, как её заметят пользователи;
Освоите механизмы сбора пользовательской обратной связи и ее интеграцию в цикл улучшения сервиса.
Практика:
Настроите систему накопления и хранения данных о работе сервиса: логи вызовов, трассы агентов, метрики качества;
Реализуете механизм быстрого поиска и диагностики неполадок — чтобы при инциденте за минуты находить, на каком шаге и почему произошел сбой.
Результат:
Диагностируете деградацию качества AI-сервиса по данным мониторинга, а не по жалобам пользователей. Сократите время разбора инцидентов за счет полной трассировки цепочки вызовов. Получите настроенную систему наблюдаемости с трассировкой агентов, метриками качества и инструментами быстрой диагностики.
Управление затратами на AI-системы
Теория:
Разберете, как структура запроса влияет на стоимость вызова модели: длина контекста, количество токенов, выбор модели — и как небольшие изменения в промпте дают ощутимую экономию;
Освоите принципы подбора модели под задачу: когда дорогая модель избыточна и чем её можно заменить без потери качества;
Изучите механизмы кэширования результатов, оптимизации частоты вызовов и настройки лимитов — как на уровне бюджета, так и на уровне нагрузки;
Освоите понятие «цены качества»: как формализовать баланс между точностью ответов и стоимостью их получения при масштабировании.
Практика:
Сформируете схему настройки лимитов и бюджетов для своего AI-сервиса;
Построите карту контроля финансовых показателей: какие метрики собирать, как визуализировать расходы и где искать точки оптимизации.
Результат:
Осознанно выбираете модель и конфигурацию под конкретный сценарий: дешевый или ресурсоемкий. Формируете систему лимитов и бюджетов и карту финансового контроля, готовые к применению в реальном AI-сервисе.
Локальное внедрение и приватное развертывание AI-моделей
Теория:
Оцените, когда имеет смысл переходить на локальный интерфейс: контроль данных, независимость от провайдеров и предсказуемая стоимость;
Научитесь подбирать модель под задачу с учетом ресурсов: размер, архитектура, требования к памяти и GPU;
Освоите варианты инфраструктуры: оборудование, фреймворки (Ollama, vLLM, llama. cpp) и способы развертывания;
Освоите стратегии миграции с облачных API на локальные модели с минимальными изменениями в коде;
Учтете ограничения локальных решений и научитесь принимать архитектурные компромиссы.
Практика:
Развернете локальную модель в своей среде и подключите ее к сервису вместо внешнего API;
Измерите производительность и сравните качество с облачной моделью под свою задачу.
Результат:
Сможете выбирать между облаком и локальным развертыванием под требования проекта. Развернете приватную модель в инфраструктуре компании и будете контролировать данные, стоимость и производительность.
Проект: Production-ready AI backend (реальный кейс)
Доведете сервис до уровня, который можно показать работодателю:
Усилите архитектуру и структуру системы
Подключите мониторинг и контроль качества
Проверите стабильность работы агента
Интегрируете базу знаний (RAG)
Подготовите демонстрацию проекта
Результат:
AI backend-сервис, приближенный к продакшен-уровню и готовый для портфолио
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»
Цена 109000 руб.
СКАЧАТЬ КУРС
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)
Спойлер: Полная программа
Где AI-агенты живут в backend-инфраструктуре
Теория:
Разберете, как интегрировать AI/LLM в backend-систему и какую роль в ней играют агенты;
Научитесь выбирать между агентом и workflow в зависимости от задачи;
Освоите типовые сценарии внедрения AI через API, внутренние инструменты и автоматизацию;
Оцените возможности и ограничения современных AI-решений.
Практика:
Соберете архитектурную карту AI-функциональности вашего сервиса;
Спроектируете схему интеграции AI-модулей в backend;
Определите зоны ответственности компонентов, чтобы избежать хаоса в разработке.
Результат:
Ваш сервис станет устойчивее и надежнее благодаря грамотно выстроенной архитектуре и четко определённым зонам ответственности.
Интеграция LLM в backend
Теория:
Научитесь встраивать LLM в backend-сервисы и определять место AI-логики в системе;
Узнаете, как правильно встраивать AI-логику в инфраструктуру приложения;
Разберете OpenAI-compatible API: как устроены запросы, как писать эффективные промпты и управлять параметрами модели;
Научитесь формировать структурированный вывод и проектировать понятные API-контракты;
Сравните workflow и агентный подход и выберете подходящий под задачу;
Поймете, как интегрировать внешние сервисы и инструменты, организовывать надежную оркестрацию запросов и обрабатывать возможные ошибки.
Практика:
Соберете каркас backend-сервиса с AI-логикой;
Настроите слой оркестрации запросов, чтобы система работала стабильно;
Реализуете API-контракты и схемы взаимодействия между компонентами.
Результат:
Встроите LLM в реальный backend, не нарушая архитектуру сервиса. Выберете подходящий подход (workflow или агент) под конкретную задачу, и обеспечите стабильную работу системы даже при непредсказуемом поведении модели.
Оценка качества LLM в backend-сервисах
Теория:
Познакомитесь с тем, что считать качеством работы LLM в продукте и чем оно отличается от классического backend;
Изучите offline и online метрики: как измерять качество, а не опираться на субъективные оценки;
Разберёте подходы к оценке генерации: релевантность, точность, полнота и выявление галлюцинаций;
Освоите методы A/B-тестирования и сбора пользовательской обратной связи;
Поймете, как отслеживать деградацию качества и балансировать качество, скорость и стоимость.
Практика:
Подготовите набор метрик для оценки качества AI-сервиса;
Спроектируете систему оценки и мониторинга качества в продакшене;
Настроите подход к тестированию и сравнению моделей, промптов и конфигураций.
Результат:
Контролируете качество AI-сервиса через метрики, тестирование и мониторинг, а не субъективную оценку. Своевременно выявляете деградацию и принимаете обоснованные решения по улучшению системы.
Инструменты агента и архитектура взаимодействия с внешними сервисами
Теория:
Освоите, как описывать и подключать инструменты (tools) для работы агента;
Научитесь писать описания инструментов так, чтобы агент вызывал их точно и в нужный момент;
Разберете логику выбора инструментов и спроектируете отдельный слой для работы с внешними сервисами;
Изучите типовые проблемы: ошибки вызовов, задержки, лимиты и способы их обработки.
Практика:
Опишете и зарегистрируете инструменты для своего агента;
Подключите внешние сервисы и настроите обработку ошибок и таймаутов;
Настроите выбор инструментов в зависимости от контекста задачи.
Результат:
Спроектируете слой с инструментами, который легко расширять новыми инструментами. Обеспечите устойчивость агента к сбоям внешних сервисов без падения всей системы.
RAG и работа с данными для AI-агента
Теория:
Освоите принципы RAG;
Изучите архитектуру базы знаний агента: индексирование документов, векторные базы данных и гибридный поиск;
Научитесь обновлять данные без потери качества и обеспечивать непротиворечивость знаний при росте базы;
Освоите интеграцию RAG как отдельного инструмента агента — с автоматическим выбором, когда и что искать.
Практика:
Самостоятельно настроите пайплайн индексирования и подключите векторную базу данных к своему агенту;
Реализуете поиск по базе знаний: векторный и по ключевым словам и сравните качество результатов;
Встроите RAG как инструмент: агент будет самостоятельно обращаться к базе, читать релевантные фрагменты и использовать их при генерации ответа.
Результат:
Построите систему, в которой агент работает с актуальными и проверенными данными, а не галлюцинирует. Используете RAG как полноценный инструмент агента — с поиском, чтением и применением данных из базы знаний в реальном времени.
Надёжность AI бэкенд-сервисов
Теория:
Изучите основные источники нестабильности в AI-сервисах: ошибки внешних API, превышение лимитов и непредсказуемые задержки LLM;
Освоите стратегии повторных запросов и принципы настройки оптимальных таймаутов;
Научитесь обеспечивать идемпотентность: гарантировать уникальность операций и избегать дублирования вызовов при повторах;
Освоите использование очередей сообщений как буфера между сервисами, стратегии снижения функциональности ради стабильности и схемы резервирования на случай полного отказа компонента.
Практика:
Соберете библиотеку обработки ошибок и таймаутов для своего AI-сервиса;
Настроите конфигурацию лимитов и таймаутов под реальные условия работы с LLM API;
Опишете и реализуете схему обработки отказов — что делает система, когда модель недоступна или возвращает ошибку.
Результат:
Построите сервис, который не падает при сбоях внешних провайдеров и корректно деградирует вместо полного отказа. Снизите число инцидентов в продакшене и настроите надежный AI backend с библиотекой обработки ошибок, таймаутами и схемой отказоустойчивости.
Тестирование и оценка качества AI-систем
Теория:
Изучите особенности тестирования AI-решений: почему классические unit-тесты здесь недостаточны и как работать с недетерминированными ответами модели;
Освоите принципы создания бенчмарков: как формировать их, выбирать метрики и фиксировать базовый уровень качества;
Освоите подходы к автоматизации проверки качества и сравнению версий промптов и конфигураций;
Научитесь формализовывать критерии прогресса: как определить, что «новая версия лучше», и избежать субъективных оценок.
Практика:
Разработаете бенчмарк качества для конкретной задачи своего агента: опишете тестовые кейсы, выберете метрики и зафиксируете показатели качества;
Запустите автоматизированную проверку и сравните две версии конфигураций по своему бенчмарку.
Результат:
Обоснуете изменения в промптах и конфигурациях данными, а не интуицией. Выстроите процесс итеративного улучшения AI-системы с измеримым контролем качества. Создадите собственный бенчмарк, адаптированный под конкретную задачу.
Оркестрация AI-агентов
Теория:
Разберете ключевые паттерны многоагентных систем и поймете, в каких сценариях применять каждый из них;
Освоите разделение ролей между управляющим агентом и рабочими агентами: кто принимает решения, а кто выполняет специализированные задачи;
Изучите механизмы передачи данных между агентами и принципы координации действий без конфликтов;
Освоите подходы к изоляции контекста: как обеспечивать независимую работу агентов и объединять их результаты в единый итог.
Практика:
Спроектируете схему оркестрации для многоагентной системы: определите роли агентов, потоки данных и точки управления;
Реализуете управляющую часть сервиса, которая запускает сабагентов, агрегирует результаты и принимает решение о следующем шаге.
Результат:
Декомпозируете сложную задачу на специализированных агентов и распределите нагрузку между ними. Построите систему, в которой сбой одного агента не останавливает всю оркестрацию.
Развертывание AI backend-сервиса
Теория:
Разберете основные шаблоны развертывания AI-сервисов и поймете, чем они отличаются от деплоя обычного backend-приложения;
Освоите принципы контейнеризации: как упаковать сервис с его зависимостями так, чтобы он стабильно работал в любой среде и легко масштабировался;
Изучите подходы к интеграции в инфраструктуру компании: подключение к внутренним сервисам, управление секретами и доступ к ресурсам;
Освоите требования к продакшн-запуску: конфигурирование окружений, управление переменными, логирование и стратегии обновления.
Практика:
Подготовите конфигурацию для развертывания AI-сервиса: от Dockerfile до настроек окружения;
Опишете сценарий обновления и релиза новой версии.
Результат:
Самостоятельно подготовите AI-сервис к запуску в инфраструктуре реальной компании. Обеспечите воспроизводимый деплой и безопасное обновление без ручных операций. Сформируете конфигурацию и сценарий релиза, применимые в реальном рабочем процессе.
Трассировка, наблюдаемость и эксплуатация AI-сервисов
Теория:
Разберете специфику мониторинга AI-сервисов: какие метрики и события важны для LLM-систем — латентность, стоимость токенов, качество ответов — и чем это отличается от классического backend-мониторинга;
Освоите принципы трассировки вызовов агентов: как отслеживать цепочку обращений к инструментам и зависимым компонентам и восстанавливать полный путь выполнения задачи;
Изучите подходы к наблюдению за качеством в продакшене: как фиксировать деградацию до того, как её заметят пользователи;
Освоите механизмы сбора пользовательской обратной связи и ее интеграцию в цикл улучшения сервиса.
Практика:
Настроите систему накопления и хранения данных о работе сервиса: логи вызовов, трассы агентов, метрики качества;
Реализуете механизм быстрого поиска и диагностики неполадок — чтобы при инциденте за минуты находить, на каком шаге и почему произошел сбой.
Результат:
Диагностируете деградацию качества AI-сервиса по данным мониторинга, а не по жалобам пользователей. Сократите время разбора инцидентов за счет полной трассировки цепочки вызовов. Получите настроенную систему наблюдаемости с трассировкой агентов, метриками качества и инструментами быстрой диагностики.
Управление затратами на AI-системы
Теория:
Разберете, как структура запроса влияет на стоимость вызова модели: длина контекста, количество токенов, выбор модели — и как небольшие изменения в промпте дают ощутимую экономию;
Освоите принципы подбора модели под задачу: когда дорогая модель избыточна и чем её можно заменить без потери качества;
Изучите механизмы кэширования результатов, оптимизации частоты вызовов и настройки лимитов — как на уровне бюджета, так и на уровне нагрузки;
Освоите понятие «цены качества»: как формализовать баланс между точностью ответов и стоимостью их получения при масштабировании.
Практика:
Сформируете схему настройки лимитов и бюджетов для своего AI-сервиса;
Построите карту контроля финансовых показателей: какие метрики собирать, как визуализировать расходы и где искать точки оптимизации.
Результат:
Осознанно выбираете модель и конфигурацию под конкретный сценарий: дешевый или ресурсоемкий. Формируете систему лимитов и бюджетов и карту финансового контроля, готовые к применению в реальном AI-сервисе.
Локальное внедрение и приватное развертывание AI-моделей
Теория:
Оцените, когда имеет смысл переходить на локальный интерфейс: контроль данных, независимость от провайдеров и предсказуемая стоимость;
Научитесь подбирать модель под задачу с учетом ресурсов: размер, архитектура, требования к памяти и GPU;
Освоите варианты инфраструктуры: оборудование, фреймворки (Ollama, vLLM, llama. cpp) и способы развертывания;
Освоите стратегии миграции с облачных API на локальные модели с минимальными изменениями в коде;
Учтете ограничения локальных решений и научитесь принимать архитектурные компромиссы.
Практика:
Развернете локальную модель в своей среде и подключите ее к сервису вместо внешнего API;
Измерите производительность и сравните качество с облачной моделью под свою задачу.
Результат:
Сможете выбирать между облаком и локальным развертыванием под требования проекта. Развернете приватную модель в инфраструктуре компании и будете контролировать данные, стоимость и производительность.
Проект: Production-ready AI backend (реальный кейс)
Доведете сервис до уровня, который можно показать работодателю:
Усилите архитектуру и структуру системы
Подключите мониторинг и контроль качества
Проверите стабильность работы агента
Интегрируете базу знаний (RAG)
Подготовите демонстрацию проекта
Результат:
AI backend-сервис, приближенный к продакшен-уровню и готовый для портфолио
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»
Цена 109000 руб.
СКАЧАТЬ КУРС
Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.