Новый курс Практикума PRO: как делегировать рутину ИИ-агентам — и сэкономить 10-15 часов в неделю

Обычные нейросети работают по запросу: каждый раз начинают с чистого листа, не знают ваших процессов и дают общие ответы. ИИ-агенты устроены иначе — действуют самостоятельно, помнят контекст и работают с вашими реальными данными и ограничениями.

Например, один агент разбирает обращения в поддержку, второй фиксирует итоги встреч, третий создаёт задачи в Jira или Trello. Всё работает без вашего участия — вы только проверяете результат.

На курсе «ИИ-агенты и автоматизация» научитесь выстраивать такую систему. Программу написал Андрей Карлович, руководитель подгруппы по технологиям и обучению в Яндексе.

Чему научитесь

Собирать агента. Спроектируете логику под конкретную задачу, напишете системные промпты, чтобы агент работал стабильно, и соберёте всё на платформе для автоматизации (n8n).

Запускать работу. Привяжете агента к нужным сервисам — системам управления клиентами (CRM), мессенджерам и планировщикам задач.

Подключать агента к данным. Настроите хранилище в Supabase, освоите векторный поиск и технологию RAG: агент будет искать нужное в ваших базах и документах по смыслу, а не по совпадению слов.

Обеспечивать безопасность. Разберёте, какие бывают угрозы, и защитите агента от атак и перегрузок.

А ещё сможете сразу выстроить команду ИИ-помощников

В оптимальном и максимальном тарифах есть модули по мультиагентным системам. Распределите роли между несколькими агентами, настроите маршрутизацию запросов и параллельные сценарии. В финале перенесёте ИИ-команду в собственный аккаунт n8n и адаптируете под свои данные и процессы.

Как устроено обучение

Нагрузка — около 10 часов в неделю, модули разбиты на спринты. Курс рассчитан на шесть-восемь недель, но если нужен другой темп — переведём на трек без дедлайнов. 

Теорию в интерактивном