Дорожная карта Agentic AI: от основ до production-ready агентных систем

Друзья, я решил в апреле разобрать горящую тему этого года - что надо знать и уметь для разработки production-ready ИИ-агентов.

По сути, это будет своеобразная дорожная карта Agentic AI Engineering — по этапам, от основ до зрелых систем.

Я буду выкладывать небольшие посты с раскрытием важных тем и ссылками на полезные материалы.

Пройдем по следующим темам, которые нужно освоить, чтобы создавать агентные системы готовые к продакшену:

• Основы языковых моделей и промпт-инжиниринг,

• Работа с LLM API и структурированный вывод,

• AI-driven разработка с ИИ-агентами,

• Мультимодальность — голос, изображения,

• Local inference — локальный запуск моделей,

• RAG — как передать агенту знания о вашем бизнесе,

• Agents — агенты с памятью, инструментами и планированием,

• MCP — стандарт интеграции агентов с внешними системами,

• Observability & Evaluation — мониторинг и оценка качества RAG-систем и агентов,

• Security & Guards — безопасность агентных систем,

• Управление датасетами и промптами,

• Сontext-engineering — работа с большим контекстом,

• Skills — навыки агентов,

• Agent harness — решение сложных задач, субагенты и планирование,

• Multi-agents — мультиагентные системы.

В конце серии сформируется понимание того, что и в каком порядке осваивать, чтобы создаваемые решения работали в реальных условиях, а не оставались брошенными игрушками.

Это вводный пост с приглашением подписываться, чтобы не пропустить следующие темы.

Кстати, если есть пожелания по темам, что стоит добавить, то пишите в комментариях, пожалуйста.

🔔 Следующий пост: основы языковых моделей — с чего всё начинается.

Больше про ИИ-кодинг и ИИ-агентов в ТГ и ВК.
Приглашаю ознакомиться с нашими онлайн-курсами по ИИ-разработке ИИ-агентов.