Инженерия AI-агентов для SDLC

  • Разберётесь, как устроен агентный харнес: цикл, инструменты, контекст, MCP и границы полномочий
  • Соберёте воспроизводимую оценку качества и научитесь отличать улучшение агента от случайности
  • Переведёте агента в сервис, который работает без человека в цикле и переживает сбои
  • Спроектируете многоагентное ревью кода и обоснуете его архитектуру замерами
Оплатить
Отправляя форму, вы принимаете «Соглашение об обработке персональных данных» и условия «Оферты», а также соглашаетесь с «Условиями использования»
автор курса
Иван Поддубный
Записаться на курс
Как устроен агент изнутри
Замеры вместо ощущений
Агент без человека в цикле
Многоагентное ревью кода
Старт 27 октября
Агент в прототипе работает, в проде — нет
Написать цикл с вызовом LLM API легко. Сложно сделать так, чтобы агент не выходил за полномочия, улучшения подтверждались замерами, а запуск переживал сбои инфраструктуры
Командам нужны разработчики, которые умеют:
  • проектировать харнес агента
  • задавать границы полномочий и доверия
  • оценивать качество агента замерами
  • запускать агента как сервис
  • выбирать архитектуру ревью по замерам
Агентный харнес
превращает вызов модели в инженерную систему: у агента появляются проверяемые инструменты, границы доверия, состояние, наблюдаемость и оценка качества
Программа поможет разобраться
как устроен агент изнутри и как довести его до продакшена. Вы разберёте агентный цикл и MCP, соберёте evals с моделью-судьёй, построите сервис автономного выполнения и многоагентное ревью кода на примерах на TypeScript

От работы с агентом — к его устройству

Программа для тех, кто пишет агентов сам: чтобы агент работал предсказуемо, его качество подтверждалось замерами, а запуск переживал сбои

Кому подойдет курс

Разработчикам уровня middle+ и senior
Уже вызываете LLM API и писали агентное руками. Разберётесь, как устроен харнес, и доведёте агента до продакшена
Тимлидам и техлидам
Научитесь оценивать агентные системы замерами и выбирать архитектуру по цифрам, а не по ощущениям
Платформенным и DevEx-командам
Соберёте сервис автономного выполнения агентов: очередь, изоляция, восстановление после сбоев и наблюдаемость
авторы курса

Инженеры, которые сами строят агентную разработку в командах

18
лет
в коммерческой разработке
10+
лет
обучает программированию
>30
выступлений
на конференциях, митапах, подкастах

Кирилл Мокевнин

Сооснователь Хекслета
Разработчик
Сейчас
Хекслет
Сооснователь и автор курсов, web-разработчик
undev
VP of Engineering
Skype
Software Engineer
16
лет
в коммерческой разработке
10+
раз
в программных комитетах конференций
>50
выступлений
на конференциях, митапах, подкастах

Иван Поддубный

Технический лидер
Сейчас
Вебпрактик
CTO
Вебпрактик
Тимлид
Ранее
Fullstack-разработчик

Программа «Инженерия AI-агентов для SDLC»

4 КУРСА
43 УРОКА
Обновлена в сентябре 2026
Устройство агентов
Разберёте один запуск агента: что решает модель, что исполняет харнес, откуда берутся данные и по какому признаку запуск заканчивается

  • Агентный цикл и контракт модели
  • Инструменты с проверяемым контрактом, данные и полномочия агента
  • Инструкции, знания о предметной области и исследование источника
  • Отбор и сокращение контекста, подключение инструментов через MCP
  • План и состояние работы, проверка результата и завершение
  • Разбор траектории выполненного запуска
Результат:
Ограниченный запуск агента-ревьюера, который возвращает замечания с основаниями и сохраняет траекторию
Evals агентных систем
Научитесь отличать улучшение агента от случайного изменения результата и сравнивать конфигурации с оценкой разброса

  • Что считать результатом оценки и как собрать набор задач
  • Разметка и допустимые ответы
  • Детерминированные проверки и модельная оценка с калибровкой
  • Воспроизводимый запуск и сравнение при недетерминизме
  • От ошибки к проверяемой гипотезе
  • Выбор модели и бюджета, развитие набора оценок
Результат:
Размеченный корпус, набор проверок и сравнение конфигураций с оценкой разброса
Инфраструктура автономных агентов
Переведёте агентную сессию в сервис, который выполняет задачи без человека в цикле и переживает сбои

  • Жизненный цикл задачи и модель угроз выполнения
  • Подготовка и удаление изолированного окружения
  • Управление запуском через API и сохранение состояния
  • Очередь, владение задачей, повторы и восстановление после сбоев
  • Проверка результата готовыми graders и ожидание решения человека
  • Наблюдаемость, расход ресурсов и поэтапный выпуск автономии
Результат:
Сервис, который принимает задачу, исполняет её в изоляции, восстанавливается после сбоя и отдаёт результат
Агентные системы Code Review
Соберёте всю программу на одной системе и перейдёте от одного универсального ревьюера к процессу с распределением, проверкой и публикацией

  • Фиксация объекта ревью и замечание как проверяемое утверждение
  • Делегирование частей ревью и планирование покрытия изменения
  • Специализация проверяющих агентов
  • Проверка замечаний до публикации
  • Подготовка и публикация ревью
  • Выбор архитектуры ревью по замерам
Результат:
Процесс распределения ревью, проверки замечаний и публикации подтверждённого результата

Стоимость и тарифы

Расширенный
4 занятия
4 курса
Разбор агента
59 000 ₽
при полной оплате
или 3322 ₽/мес.
в рассрочку на 24 месяца
Записаться на курс
Разбор вашего агента авторами
Доступ к материалам курса навсегда
4 живых занятия с авторами
4 курса, 43 урока
Поддержка наставника
Сертификат после окончания
Вы можете оплатить программу и приступать к обучению
Стандартный
4 занятия
4 курса
Поддержка наставника
39 000 ₽
при полной оплате
или 2195 ₽/мес.
в рассрочку на 24 месяца
Записаться на курс
4 живых занятия с авторами
Доступ к материалам курса навсегда
4 курса, 43 урока
Поддержка наставника
Сертификат после окончания
Вы можете оплатить программу и приступать к обучению
Записаться на курс
Поможем согласовать обучение с работодателем
Подготовим шаблон письма и договора
Предоставим счет и коммерческое предложение
Подскажем, как аргументировать ценность обучения
50/50
70/30
90/10

Этот курс может оплатить ваш работодатель

Полная оплата или компенсация в различных пропорциях:

Комфортные условия оплаты

Рассрочка

Рассрочка от 6 до 24 месяцев или оплата по частям
Получите возврат денег за остаток курса, если передумаете учиться
Оплата потребуется только в момент старта вашего потока. Подробнее об условиях — в оферте
Сделаем перерыв в учебе или перенесем дедлайн
В случае непредвиденных обстоятельств напишите куратору — он подскажет, как приостановить обучение
Платите при помощи работодателя
Мы предоставляем возможность оплаты курса для  юридических лиц
Налоговый вычет за обучение
Мы расскажем, как оформить налоговый вычет для  возврата части суммы
Бесплатная смена программы
Если выбранный курс не подошёл, вы сможете перейти на другой — без  доплат и сложностей

Как проходит обучение на курсе

Обучение проходит онлайн: вы читаете уроки на платформе, разбираете примеры на TypeScript и схемы и проверяете себя вопросами. Сквозной пример программы — система автоматического ревью кода
Живые занятия с авторами идут раз в неделю, всего 4 занятия — по одному на курс
С вопросами по материалу помогает наставник
Разбор вашего агента авторами доступен на тарифе «Расширенный»

Наши программы получают отличные отзывы

4.7
389 отзывов
4.6
144 отзыва
4.5
193 отзыва
4.6
172 отзыва
4.7
101 отзыв

Часто задаваемые вопросы

Популярные программы обучения

СТАНДАРТНЫЙ
ТАРИФ
Отправляя форму, вы принимаете «Соглашение об обработке персональных данных» и условия «Оферты», а также соглашаетесь с «Условиями использования»
Отправляя форму, вы принимаете «Соглашение об обработке персональных данных» и условия «Оферты», а также соглашаетесь с «Условиями использования»
Оплатить сразу
ТАРИФ
РАСШИРЕННЫЙ