О курсе
Курс ориентирован на переход от разработки отдельных ИИ-агентов к проектированию полноценных агентных архитектур. В качестве основы для системной инженерии используется Open Claw. В программе рассматриваются многоагентные иерархии, модели «супервайзер-работник», деревья делегирования и распределение когнитивной нагрузки между специализированными агентами. Отдельное внимание уделено модульности, границам возможностей агентов, протоколам связи и ролевым обязанностям.
Значительная часть материала посвящена архитектуре памяти: кратковременной контекстной, эпизодической, семантическим хранилищам знаний и постоянным векторным базам данных. Разбираются снимки состояния, контрольные точки, стратегии отката и аудит. Также рассматриваются событийная автоматизация, реактивные агенты, веб-хуки и оркестровка на основе времени.
В блоке о производственной эксплуатации обсуждаются модели отказоустойчивости: политики повторных попыток, автоматические выключатели, цепочки эскалации и механизмы участия человека. Затрагиваются мониторинг, структурированное логирование, отслеживаемость по цепочкам агентов, контроль затрат и задержек, панели производительности.
Управление рассматривается как архитектурная задача: RBAC, границы разрешений, защита от внедрения запросов, соблюдение политик и журналы аудита. Также включены темы безопасного и ответственного проектирования, конфиденциальности данных, интеллектуальной собственности, смягчения предвзятости и этических гарантий.
Программа охватывает DevOps-подходы к развёртыванию ИИ: контейнеризацию, API-шлюзы и инфраструктуру как код. Среди прикладных направлений — системы управления продуктами, исследовательские конвейеры и агенты финансового анализа. Материал на английском языке, дополнительно заявлены русские субтитры и ИИ-озвучка.
Что рассматривается в программе
- Проектирование многоагентных иерархий и моделей «супервайзер-работник».
- Построение деревьев делегирования и распределение когнитивной нагрузки между агентами.
- Работа с архитектурой памяти: контекстной, эпизодической, семантической и векторными базами данных.
- Реализация снимков состояния, контрольных точек, стратегий отката и аудита.
- Настройка событийной автоматизации, реактивных агентов, веб-хуков и оркестровки по времени.
- Применение моделей отказоустойчивости: повторные попытки, автоматические выключатели, эскалация.
- Организация мониторинга, структурированного логирования и отслеживания цепочек агентов.
- Рассмотрение управления доступом на основе ролей, границ разрешений и защиты от внедрения запросов.
Кому может быть полезен курс
- Инженерам в области ИИ и машинного обучения, которые хотят перейти от разработки моделей к проектированию агентных систем.
- Программистам и разработчикам, интересующимся интеграцией ИИ в масштабируемые приложения и архитектурой платформ.
- Инженерам данных и MLOps-специалистам, которым нужно ознакомиться с инфраструктурой ИИ, конвейерами и моделями развёртывания.
- Менеджерам продуктов и техническим руководителям, работающим над ИИ-продуктами и желающим понимать многоагентные архитектуры.
- Специалистам, переходящим к роли архитектора ИИ и изучающим проектирование корпоративных платформ.
Вопросы о программе
Какие темы охватывает программа курса?
В программе рассматриваются многоагентные архитектуры, модели «супервайзер-работник», деревья делегирования, архитектура памяти, событийная автоматизация, отказоустойчивость, мониторинг, управление и безопасное проектирование ИИ-систем.
Какой инструмент используется как основа для системной инженерии?
В описании курса указано, что Open Claw применяется как основа для проектирования агентных ИИ-архитектур.
Какие требования указаны для прохождения курса?
Полезны базовое понимание ИИ или машинного обучения, знание Python, общее представление о разработке ПО и облачных концепциях. Эти знания не обязательны, ключевые идеи разъясняются по ходу программы.
Сколько материалов включает курс?
Заявлено 14 разделов, 64 лекции и общая продолжительность 15 часов 28 минут. Язык курса — английский, дополнительно указаны русские субтитры и ИИ-озвучка.