TGViewer
Machine learning Interview Machine learning Interview @machinelearning_interview · 30.3K subscribers
Post #2903 3.2K
Собрать AI-агента по туториалу можно за вечер. Но когда добавляешь память, RAG или несколько инструментов, возникают другие вопросы: почему он свернул не туда, как найти место ошибки и как понять, не сделала ли новая правка систему хуже.

Чтобы развивать такой продукт дальше, нужно понимать, как устроены вызовы модели и инструментов, где хранится контекст, как проверять качество и как вносить изменения.

На курсе «AI-агенты» сначала пишем основные части на API: работу с LLM, structured output, tool-calling, память, RAG и evals. Затем используем LangChain и LangGraph там, где они действительно упрощают разработку, добавляем MCP, мониторинг и деплой. 

Курс идёт 12 недель: живые занятия, практика, разборы решений и ревью кода. На выходе - пять агентных проектов и база, с которой можно собирать свои системы.

→ Посмотреть программу, формат и стоимость курса по ссылке

Реклама ООО "ШВМ",
ИНН: 5638076560 Erid: 2VtzqvrACMx
  • ❤ 5
  • 😁 4
  • 🥰 2
  • 🔥 1
  • 💊 1
More from @machinelearning_interview
  1. Sep 22, 2026🌟 Samsone: открытые аудиоязыковые модели для смартфонов Samsung опубликовали Samsone - се…
  2. Sep 22, 2026🚀 Claude Opus 5.5 — новый флагман Anthropic Anthropic обновила свою самую мощную модель.…
  3. Sep 22, 2026В субботу, 17 октября, Москва станет точкой притяжения для всех специалистов в области Rec…
  4. Sep 22, 2026Теренс Тао: «ИИ катком проходит по всей математике. Нам нужно замедлиться. Темп безумный».…
  5. Sep 22, 2026Вопрос уже не в том, нужен ли ИИ, а в том, как его внедрять и масштабировать Найдем ответ…
  6. Sep 21, 2026SoftBank привлекает более $11 млрд ради новой инвестиции в OpenAI 🚨 SoftBank запустила ра…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →