Подробнее
Что нужно для старта
- Чтобы комфортно пройти курс, вам понадобятся:
- 💻 Базовые знания Python — понимание переменных, функций, циклов и работы с модулями. Для этого отлично подойдет курс Python для начинающих.
- 🌐 Общее представление о работе API (что такое запрос и ответ) — будет плюсом, но не обязательно.
- 🔍 Желание экспериментировать с кодом и разбираться, как устроен искусственный интеллект изнутри.
- ⚙️ Установленный Python 3.9+ и доступ в интернет для работы с OpenAI API.
Что вы получите
- ⚙️ Разрабатывать AI-агентов на Python — от простых чат-ботов до автономных помощников.
- 💬 Работать с OpenAI API и управлять логикой диалога.
- 🧠 Использовать LangChain для построения цепочек мышления и памяти агента.
- 📦 Хранить и извлекать знания из векторных баз (FAISS, Chroma).
- 🌐 Интегрировать агентов с внешними сервисами: API, Telegram, Google Sheets.
- 🔍 Анализировать действия агента через логирование и мониторинг.
- 🛡️ Повышать безопасность при работе с ключами и данными.
- 🚀 Создать собственного автономного AI-ассистента как финальный проект.
Для кого этот курс
- 💻 Начинающие разработчики смогут сделать первые шаги в мире искусственного интеллекта без сложной математики и теории.
- 🧠 Python-программисты научатся использовать OpenAI API и LangChain для практических проектов и интеграций.
- 🚀 Продакт-менеджеры, аналитики и специалисты по автоматизации поймут, как применять агентов для реальных бизнес-задач.
- 🎓 Преподаватели и исследователи смогут встроить агентов в учебные и исследовательские сценарии.
Программа курса
- Что такое AI-агент и чем он отличается от чат-бота
- Первый вызов модели: OpenAI SDK и Responses API
- Структурированный вывод: Pydantic вместо парсинга текста
- Инструменты: как модель выполняет действия
- Цикл агента вручную: понимаем, что делает фреймворк
- Мини-проект: агент-помощник на голом SDK
- Современная экосистема LLM-инструментов
- Prompt Templates и современные Prompts
- Добавляем память (Memory)
- Использование инструментов (Tools)
- Мини-проект: агент-исследователь
- Виды памяти: кратковременная и долговременная
- Векторные базы (FAISS, Chroma)
- Работа с файлами и базами данных
- Retrieval-агенты (RAG)
- Мини-проект: агент-аналитик
- Multi-Agent Systems
- Планирование и само-рефлексия агента
- Интеграция с внешними сервисами (API, Telegram, Google Sheets)
- Мониторинг, логирование и безопасность
- Финальный проект: автономный AI-ассистент
- Подведем итоги
01Основы: от вызова модели к агенту
- Что такое AI-агент и чем он отличается от чат-бота
- Первый вызов модели: OpenAI SDK и Responses API
- Структурированный вывод: Pydantic вместо парсинга текста
- Инструменты: как модель выполняет действия
- Цикл агента вручную: понимаем, что делает фреймворк
- Мини-проект: агент-помощник на голом SDK
02Мозг агента: LangChain и инструменты мышления
- Современная экосистема LLM-инструментов
- Prompt Templates и современные Prompts
- Добавляем память (Memory)
- Использование инструментов (Tools)
- Мини-проект: агент-исследователь
03Память, контекст и работа с внешними данными
- Виды памяти: кратковременная и долговременная
- Векторные базы (FAISS, Chroma)
- Работа с файлами и базами данных
- Retrieval-агенты (RAG)
- Мини-проект: агент-аналитик
04Автономные агенты и интеграции
- Multi-Agent Systems
- Планирование и само-рефлексия агента
- Интеграция с внешними сервисами (API, Telegram, Google Sheets)
- Мониторинг, логирование и безопасность
- Финальный проект: автономный AI-ассистент
- Подведем итоги
Отзывы о курсе
Оставьте отзыв
Расскажите о качестве обучения, поддержке и результате. Это поможет другим выбрать организацию осознанно.
Оставьте заявку
Консультант ответит на вопросы о курсе «AI агенты на Python: шаг за шагом» и поможет разобраться в деталях обучения.
Нажимая кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных
Информация обновлена 7 сентября 2026 г.

Stepik 


















