Создавайте с AI. И для AI.

Понедельник: Обзор возможностей AI для разработки

Знакомство с современными AI-инструментами, которые значительно ускоряют процесс разработки. Практическое применение AI IDE и чат-систем для решения реальных задач.

✦ AI IDE: Cursor IDE, Github Copilot

✦ Чат-системы: DeepSeek, GigaChat, ChatGPT и другие

✦ Практические примеры использования AI для ускорения разработки

Среда: Подключение AI через API

Изучение методов интеграции различных AI-моделей в собственные приложения через API. Практическая работа с российскими и международными провайдерами AI.

✦ Работа с API: GigaChat, YandexGPT, OpenAI

✦ Интеграция AI в собственные приложения

✦ Обработка запросов и ответов от AI-моделей

Пятница: Автоматизация деплоя с помощью AI

Освоение современных инструментов для автоматизации процесса деплоя приложений с использованием AI. Демонстрация полного цикла от разработки до публикации.

✦ Платформы для AI-деплоя: v0, Lovable, Replit

✦ Демонстрация процесса деплоя через чат-боты

✦ Автоматизация CI/CD процессов с помощью AI

Понедельник: Основы RAG и работа с векторными базами данных

Введение в технологию Retrieval-Augmented Generation (RAG) и её применение для улучшения качества ответов AI. Создание и настройка векторных баз данных.

✦ Принципы работы RAG и его преимущества

✦ Создание векторной базы данных и эмбеддинг

✦ Обзор инструментов: GigaChain Rag и langchain Rag

Среда: Model Context Protocol (MCP)

Введение в протокол MCP и его применение для улучшения качества ответов AI. Подключение коммьюнити-серверов и написание собственного MCP-сервера.

✦ Что такое MCP и его преимущества

✦ Обзор платформ коммьюнити серверов

✦ Пишем свой MCP-сервер, подключаем в MCP-клиент (Cursor)

Пятница: n8n в качестве low-code платформы для создания агентов

Практическое применение n8n для создания агентов для автоматизации рутинных задач. Подключение LLM по API, инструментов и памяти к агенту.

✦ Разворачиваем локальную версию n8n через Docker или npx

✦ Выполнение действий по триггеру: сообщение в чате, webhook, отправка формы

✦ Настройка агента на планирование и использование тулов, подключение к RAG

Понедельник: langchain и создание первого агента

Погружение в мир AI-агентов и их возможности для автоматизации рутинных задач разработки. Практическое создание первого агента, использующего кастомные и коммьюнити инструменты.

✦ Основные принципы работы AI-агентов в LangChain

✦ Что такое инструменты Agent Tools, подключаем Tavily Tool

✦ Пайп с помощью LCEL, объединение с RAG

Среда: langgraph и продвинутые сценарии агентов

Изучение продвинутых инструментов для создания комплексных AI-агентов с множеством функций на основе графа состояний с помощью LangGraph. Построение агента с расширенными возможностями.

✦ Работа с LangGraph для создания агентов на основе графа состояний

✦ Подключение нескольких вершин и описание переходов между ними

✦ Агенты с памятью и их применение

Пятница: Best-practices для создания агентов

Дорабатываем агента и изучаем лучшие практики для их создания: Human-in-the-loop, обработка ошибок, fallback-стратегии, планирование задач и событий. Рассматриваем бизнес-кейсы применения агентов.

✦ Интеграция с Google Sheets, Github и файловыми источниками

✦ Дополнение контекста агента с RAG и из внешних источников

✦ Обработка ошибок, fallback-стратегии и human-in-the-loop

Понедельник: Мультиагентные системы на LangGraph, архитектуры Swarm и Supervisor

Практика построения мультиагентных систем на LangGraph. Сравнение архитектур Swarm и Supervisor: особенности, сценарии применения, плюсы и минусы. Реализация передачи данных между агентами (handoff).

✦ Построение мультиагентной системы на LangGraph

✦ Сравнение архитектур Swarm и Supervisor: подходы и различия

✦ Реализация handoff: передача данных между агентами через tool_call

Среда: Менеджмент состояния, работа с контекстом и иерархия в мультиагентных системах

Изучение особенностей управления состоянием мультиагентных систем: сепарация стейта, подграфы, иерархия агентов. Разбор кейсов передачи истории сообщений и аргументов между агентами, а также проблемы длинного контекста и его суммаризации.

✦ Менеджмент состояния: сепарация стейта, подграфы, иерархия

✦ Проблема длинного контекста: обрезка и суммаризация истории

✦ Обсуждение архитектур взаимодействия агентов и истории сообщений

Пятница: Итоговый день и демонстрация проектов

Завершение работы над AI-агентами, финальные доработки и презентация результатов. Обмен опытом и обсуждение дальнейших перспектив применения AI-агентов.

✦ Доработка и оптимизация AI-агентов

✦ Демонстрация достижений участниками

✦ Обсуждение перспектив и дальнейшего развития