Библиотека IT-мемов

🤯 Представьте, что ваш AI-агент работает так же предсказуемо, как обычный микросервис. Звучит утопически, но это именно то, к чему должна прийти разработка в 2026 году.

Основная боль текущих реализаций — полная непредсказуемость поведения. Сегодня агент выполнил задачу за два шага, а завтра ушёл в рекурсию и потратил все лимиты.

Наш обновлённый курс «Разработка AI-агентов» научит, как приручить этот хаос с помощью Python и современных фреймворков. Мы не будем учить «общаться» с нейросетью, мы будем строить из неё надёжный инструмент.

✅ Что вы получите:

— понимание того, как управлять логикой агента на уровне кода;
— навыки работы с LangChain и библиотеками оркестрации;
— готовые паттерны для обработки ошибок и галлюцинаций;
— опыт создания систем, которые реально экономят время.

Есть пара мест со скидкой до завтра, решайтесь 👈🏻

🤔 Разрабатываете ИИ-агентов, но всё ещё не уверены в их стабильности и прогнозируемости?

Мы поговорили с десятками разработчиков ИИ-агентов и сделали отдельный курс по AgentOps.

🧠 На нём вы узнаете:

– как оптимизировать траты на токены;
– как на практике оценить качество работы агента;
– как «докручивать» RAG-системы без потери качества;
– как обеспечить устойчивость агента к сбоям внешних сервисов без падения всей системы и про многое-многое другое.

📅 Старт: 19 мая.

👥 Спикеры — практики с опытом в AI и Data Science в крупных IT-компаниях, таких как Яндекс, Huawei, МТС и др.

Длительность: 6-12 недель в зависимости от тарифа.

🔗 Программа курса и другие подробности