ФорматОнлайн

УровеньСредний

ДокументСертификат школы

REST API ИИ-агенты Микросервисная архитектура Промпт-инжиниринг Работа с AI-агентами Работа с генеративным ИИ Docker Git Kubernetes Python

Мнение редакции

7.5/10

Курсов про ИИ-агентов на рынке уже десятки, и почти все они заканчиваются там, где начинается работа: агент отвечает в ноутбуке, а как его выкатить, как понять, что он не деградировал после правки промпта, и сколько он сжигает денег в месяц, никто не рассказывает. Слёрм здесь заходит со своей стороны, со стороны эксплуатации, и это главное, ради чего курс имеет смысл смотреть.

Половина программы это ровно то, чего в других курсах нет. Оценка агентов через DeepEval в стиле pytest, датасеты и эксперименты в Langfuse, подход Agent-as-Judge и, что важнее всего, прогон eval-тестов в CI: workflow, который падает на регрессии. Наблюдаемость на self-hosted Langfuse v3 с трассировкой, сессиями и промптами, подключённая к Grafana через ClickHouse. Управление расходами: семантический кэш, маршрутизация между дешёвыми и дорогими моделями, сжатие промптов. Безопасность по OWASP LLM Top 10, разбор уязвимости STDIO-RCE в MCP и защита через JWT и sandbox. Это не курс про то, как разговаривать с моделью, это курс про то, как отвечать за неё в проде.

Вторая половина, впрочем, тоже добротная и очень конкретная. Модули названы через инструменты и версии: FastMCP 3.2, LangGraph, LiteLLM-шлюз, Claude Agent SDK, CrewAI, GitHub Actions. Школа даже перечисляет мелкие грабли, которые обычно узнают только на своей шкуре: CLI игнорирует BASE_URL, поведение drop_params, совместимость версий LiteLLM. Итоговый проект сдаётся как репозиторий с архитектурной схемой на Mermaid, eval-бейджем и десятиминутным демо, а вариантов три: агент реагирования на инциденты, троблшутер Kubernetes и ревьюер инфраструктурного кода.

Что смущает. Во-первых, состояние страницы: на ней одновременно живут старт 15 декабря, запись синхронных встреч потока от 2 сентября, обещание открыть доступ к видеоурокам в сентябре и требование сдать итоговый проект до 2 сентября. Разобраться, к какой дате что относится, по одной странице невозможно. Во-вторых, разрыв между тарифами: в дешёвом предзаказе нет ни чата с экспертами, ни QA-сессий, ни проверки итогового проекта, ни готовой инфраструктуры для практик, и документ там свидетельство, а не сертификат. Ровно те вещи, ради которых стоит платить за курс про новую и быстро меняющуюся технологию.

Вердикт: инженерный курс про ИИ-агентов без машинного обучения: LangGraph, FastMCP, LiteLLM, DeepEval и Langfuse, докеризация агента, eval-тесты в CI и подсчёт стоимости запросов. Итог сдаётся репозиторием на GitHub, а не скриншотом из ноутбука. Главное, что нужно понимать до оплаты: 24 990 рублей это предзаказ видеокурса без чата, проверки проекта и инфраструктуры, а живой поток стоит 59 900 рублей.

Плюсы

курс закрывает не прототип, а эксплуатацию: eval-тесты в CI, трассировка в Langfuse, докеризация агента, Helm и подсчёт стоимости запросов
стек назван конкретно и современно: LangGraph, CrewAI, FastMCP, LiteLLM, DeepEval, Langfuse, Claude Agent SDK, GitHub Actions
отдельный модуль про безопасность агентов: OWASP LLM Top 10, разбор уязвимости STDIO-RCE в MCP, JWT и OAuth 2.1, песочница для инструментов
итоговый проект сдаётся как репозиторий с архитектурой на Mermaid, eval-бейджем и демо, а варианта три: реагирование на инциденты, троблшутер Kubernetes и ревьюер инфраструктурного кода
машинное обучение не требуется: нужен Python на уровне чтения кода, Docker и понимание HTTP API
записи занятий и материалы остаются доступны 24 месяца, жёстких дедлайнов по практикам нет

Минусы

цена 24 990 рублей это предзаказ видеокурса: в него не входят чат с экспертами, QA-сессии, проверка итогового проекта и готовая инфраструктура для практик, а документ там свидетельство вместо сертификата
живой поток стоит 59 900 рублей, то есть более чем вдвое дороже каталожной цены, и это единственный тариф с обратной связью
даты на странице противоречат друг другу: одновременно названы старт 15 декабря, записи синхронных встреч потока от 2 сентября, открытие видеоуроков в сентябре и дедлайн итогового проекта 2 сентября
объём тоже расходится: в шапке 11 недель, в тарифах 12 уроков и 12 модулей, а в программе описано 10 модулей

Кому подходит

Бэкенд-разработчикам на Python

Школа адресует курс тем, кто хочет разобраться в ИИ-инженерии без академического ML. Курс построен вокруг кода: врапперы, SDK, фреймворки, тесты, то есть привычная работа с сервисами, только с LLM под капотом.

DevOps- и SRE-инженерам

Отдельный блок обещает подключить агентов к уже знакомой инфраструктуре: автоматический разбор инцидентов, диагностика через kubectl и Docker, мониторинг стоимости запросов к моделям.

Тимлидам и техническим руководителям, готовым писать код

Школа отвечает на этот вопрос прямо: курс полезен тимлидам, руководителям платформенных команд и CTO, если они готовы участвовать в практике наравне с инженерами. Для обзорного знакомства без кода он не подходит.

Кому курс не подойдёт

тем, кто хочет обзорно познакомиться с возможностями ИИ без кода: школа сама пишет, что для этой цели курс не оптимален
тем, кто рассчитывает изучить машинное обучение: программа про применение LLM через API и SDK, обучения и дообучения моделей в ней нет
тем, кто берёт дешёвый тариф ради обратной связи: в предзаказе видеокурса нет ни чата с экспертами, ни проверки итогового проекта

Чем отличается от других курсов направления

Соседи по направлению устроены иначе. «ИИ-агенты» Нетологии за 53 100 рублей и «ИИ-агенты с нуля для маркетинга» за 115 500 рублей рассчитаны на широкую аудиторию и говорят про сценарии автоматизации, а не про эксплуатацию; «Вайбкодинг для начинающих» TeachMeSkills за 30 000 рублей и «Выступление с AI» Нетологии за 14 600 рублей вообще про другое. Разница здесь не в цене, а в том, где курс ставит точку. У большинства программ финал это работающий агент; тут финал это агент, который докеризован, покрыт eval-тестами в CI, прослеживается в Langfuse, защищён по OWASP и чья стоимость посчитана. Второе отличие в аудитории: курс написан для инженера, который уже отвечает за инфраструктуру, поэтому инструменты агента это kubectl, Docker и GitLab API, а не таблицы и презентации. Третье отличие, о котором стоит помнить при сравнении цен: каталожная цифра относится к предзаказу записи, а сопоставимый с конкурентами формат с чатом, проверкой проекта и стендами стоит у школы 59 900 рублей.

Обзор курса

Кто стоит за курсом

Названы трое, причём подписи на странице перемешаны и часть биографий не привязана к именам однозначно. Виктор Ведмич, старший архитектор решений: больше 10 лет в DevOps и системной архитектуре, работает с Kubernetes, GitOps, инфраструктурой как кодом и CI/CD, сейчас занимается генеративным ИИ и MLOps, основатель канала DevOps Kitchen Talks. София Филиппова, инженер по искусственному интеллекту в компании Innova. Третий профиль: 5 с лишним лет бэкенд-разработки на Python и Node.js, ведущий инженер компании-партнёра Microsoft, больше трёх лет интеграций LLM в сервисы от EdTech до MedTech, автор статей на Хабре и Medium. Состав логичный: человек из эксплуатации, человек из ИИ и человек из продуктовой разработки. Аккуратность вёрстки при этом оставляет желать лучшего, и это заметно на всей странице.

Как устроена нагрузка

Заявлено 11 недель и 12 уроков, чат с экспертами и старт потока 15 декабря. Материалы курса открываются по расписанию, а записи занятий и учебные материалы остаются доступны 24 месяца после начала обучения. Жёстких сроков по практическим заданиям школа не ставит, дедлайн есть только у итогового проекта. Каждый модуль заканчивается практикой, и она не декоративная: поднять шлюз LiteLLM и сделать 2-3 вызова SDK с tool-use, написать свой MCP-сервер для Docker и Kubernetes, собрать мультиагентную систему из классификатора, диагноста и резолвера с подтверждением через Telegram, написать 5-10 eval-тестов и завести их в CI, поднять Langfuse и снять дашборд.

Что входит в стоимость

Тарифов два, и разница между ними принципиальная. Предзаказ видеокурса за 24 990 рублей (после 1 сентября 29 990 рублей, для юрлиц 39 990): 12 уроков с записями синхронных встреч, практические задания, обучающие материалы и свидетельство. Всё. «Поток» за 59 900 рублей единовременно или 14 975 рублей в месяц в рассрочку на 4 месяца (для юрлиц 79 900): 12 модулей в синхроне с доступом к записям на 24 месяца, чат потока с экспертами, QA-сессия, проверка итогового проекта, готовая инфраструктура для выполнения практик и именной сертификат. То есть в дешёвом тарифе вы остаётесь один на один с быстро устаревающим стеком, без права задать вопрос и без стенда. Школа обещает документы для налогового вычета 13 процентов, есть комплект с курсом «ИИ в работе DevOps-инженера» и скидки при покупке от трёх человек.

Что нужно знать на входе

Требования перечислены честно и без запугивания: Python на уровне чтения кода и простых доработок, командная строка Linux или macOS, Docker на уровне запуска контейнеров и базовых команд, понимание HTTP API и клиент-серверной архитектуры. Опыт с Kubernetes и облаками будет плюсом, но не обязателен. А вот чего точно не требуется, так это машинного обучения: школа прямо отвечает в своём FAQ, что курс про применение LLM через API и SDK, а не про обучение и дообучение моделей.

Где программа проседает

Первое: даты. На одной странице соседствуют старт 15 декабря, запись потока от 2 сентября, открытие доступа к видеоурокам в сентябре и дедлайн итогового проекта 2 сентября. Второе: арифметика. В шапке 11 недель, в тарифе 12 уроков и 12 модулей в синхроне, а в программе описано 10 модулей. Третье: срок жизни материала. Стек, вокруг которого построен курс, меняется быстрее, чем печатаются сертификаты: FastMCP 3.2 и Langfuse v3 названы конкретными версиями, и через год это будет заметно. Тем важнее чат с экспертами, который в дешёвом тарифе не предусмотрен. Четвёртое: спецпредложение на предзаказ действует до 1 сентября, так что каталожная цена очень скоро станет исторической.

Программа курса

1Модуль 1. Враппер над LLM на FastAPI

Структурированный вывод, LLM-арбитр, анализ намерений. Пишется собственный враппер с валидацией и асинхронной записью. Практика: свой wrapper со structured output и LLM-judge на простом сценарии.

2Модуль 2. Claude Agent SDK через LiteLLM

Работа с SDK через прокси LiteLLM и три подводных камня: CLI игнорирует BASE_URL, поведение drop_params, совместимость версий LiteLLM. Практика: поднять шлюз LiteLLM и сделать 2-3 вызова SDK с использованием инструментов.

3Модуль 3. Введение в ИИ-агентов и CrewAI

Что такое агент, tool-calling, паттерн ReAct, сборка агента через create_react_agent и мост в LangGraph. Практика: ReAct-агент с инструментами curl, grep и kubectl в режиме только для чтения.

4Модуль 4. MCP и FastMCP

Свой MCP-сервер: транспорт через stdin и stdout, декоратор для инструментов, типизация параметров. Практика: MCP-сервер для Docker и Kubernetes с подключением к LangGraph.

5Модуль 5. LangGraph

StateGraph, роутер, память, human-in-the-loop, брейкпоинты и путешествие во времени по состояниям. Практика: мультиагентная система реагирования на инцидент из классификатора, диагноста и резолвера с подтверждением через Telegram и перезапуском с чекпоинта.

6Модули 6-7. MCP в продакшене и оценка агентов

Streamable HTTP, JWT и OAuth 2.1, демонстрация уязвимости STDIO-RCE и защита от неё, MultiServerMCPClient. Затем оценка: DeepEval в стиле pytest, датасеты в Langfuse, подход Agent-as-Judge и прогон eval в CI через GitHub Actions с падением сборки на регрессии.

7Модули 8-9. Наблюдаемость, FinOps и SecOps

Self-hosted Langfuse v3: трассировка, сессии, промпты, датасеты, эксперименты, подключение Grafana через ClickHouse. Затем эксплуатация и деньги: докеризация LangGraph, Helm, DeepEval в CI, маршрутизация LiteLLM ради стоимости и OWASP LLM Top 10 для агентов.

8Модуль 10. Итоговый проект

Разбор рубрики из 11 критериев и защита. Три варианта на выбор: агент реагирования на инциденты, троблшутер Kubernetes и ревьюер инфраструктурного кода. Результат сдаётся как репозиторий на GitHub с архитектурной схемой на Mermaid, eval-бейджем и десятиминутным демо.

Записаться на курс

Чему вы научитесь

писать собственный враппер над LLM на FastAPI со структурированным выводом и валидацией
собирать агентов с tool-calling по паттерну ReAct и оркестрировать их в LangGraph
писать MCP-серверы на FastMCP и подключать к ним Docker и Kubernetes
строить мультиагентные системы с памятью, человеком в цикле и перезапуском с чекпоинта
проверять качество агента через DeepEval и Agent-as-Judge и гонять eval-тесты в CI
разворачивать Langfuse и снимать трассировки, сессии и эксперименты по работе агента
снижать стоимость работы агента через семантический кэш, маршрутизацию моделей и сжатие промптов
закрывать риски по OWASP LLM Top 10 и защищать MCP-сервер через JWT и песочницу

Как проходит обучение

12 онлайн-уроков за 11 недель

Материалы открываются по установленному расписанию, старт потока назначен на 15 декабря. Записи занятий и учебные материалы остаются доступны 24 месяца после начала обучения.

Практика после каждого модуля

Задания привязаны к реальным артефактам: свой шлюз LiteLLM, свой MCP-сервер, мультиагентная система реагирования на инциденты, набор eval-тестов и дашборд в Langfuse.

Чат потока с экспертами и QA-сессия

Входят только в тариф «Поток». Там же проверка итогового проекта и готовая инфраструктура для выполнения практик.

Итоговый проект по рубрике из 11 критериев

Сдаётся как репозиторий на GitHub с архитектурной схемой, eval-бейджем и демо. Именно за него выдаётся сертификат: без сданного проекта документ будет свидетельством.

Свободный темп по практикам

Жёсткие сроки школа ставит только для итогового проекта, остальные задания можно выполнять в удобном ритме.

Часто задаваемые вопросы

Нужен ли опыт в машинном обучении или Data Science?

Нет. Школа отвечает на это прямо: программа посвящена практическому применению LLM через API и SDK в инженерных задачах, а не обучению и дообучению моделей. Достаточно базового Python и опыта работы с Docker.

Что нужно знать на входе?

Python на уровне чтения кода и простых доработок, командная строка Linux или macOS, Docker на уровне запуска контейнеров и базовых команд, понимание HTTP API и клиент-серверной архитектуры. Опыт с Kubernetes или облачными платформами школа называет желательным, но не обязательным.

Чем предзаказ видеокурса отличается от потока?

Разница большая. В предзаказ за 24 990 рублей входят 12 уроков с записями синхронных встреч, практические задания, обучающие материалы и свидетельство. В «Поток» за 59 900 рублей входят 12 модулей в синхроне с доступом к записям на 24 месяца, чат потока с экспертами, QA-сессия, проверка итогового проекта, готовая инфраструктура для практик и именной сертификат. То есть обратная связь и стенды есть только в дорогом тарифе.

Какой документ выдают?

Именной сертификат с индивидуальным номером, если студент прошёл 80 процентов курса, участвовал в решении практик и успешно сдал итоговый проект. Если 80 процентов пройдены, но финальное задание не сдано или не выполнено, вместо сертификата выдаётся свидетельство.

Можно ли проходить курс в своём темпе?

Частично. Материалы открываются по расписанию, но записи и учебные материалы доступны 24 месяца, а жёсткие сроки предусмотрены только для итогового проекта. По остальным практическим заданиям дедлайнов нет.

Какие инструменты используются на курсе?

LangGraph, CrewAI, FastMCP, LiteLLM, Langfuse, DeepEval, Claude Agent SDK, Docker и GitHub Actions. Стек назван конкретными версиями, вплоть до FastMCP 3.2 и Langfuse v3, и это стоит держать в голове: технология меняется быстро, а материалы стареют.

Подойдёт ли курс тимлиду или CTO?

Да, но с оговоркой, которую делает сама школа: только если вы готовы участвовать в практической работе наравне с инженерами, писать код на Python и работать с командной строкой. Если нужен обзор возможностей ИИ без погружения в реализацию, курс выбран неверно.

Почему на странице такие странные даты?

Это действительно путаница, и её стоит уточнять у школы. На одном лендинге одновременно указаны старт потока 15 декабря, записи синхронных встреч потока от 2 сентября, обещание открыть доступ к видеоурокам в сентябре и дедлайн сдачи итогового проекта до 2 сентября. Спецусловие на предзаказ при этом действует до 1 сентября, после чего тариф дорожает до 29 990 рублей.

Отзывы о курсе «ИИ-агенты для ИТ-специалистов»

4.5 2 отзыва

5★1

4★1

3★0

2★0

1★0

КириллСанкт-Петербург01.08.2026

Достоинства: модуль про eval в CI, ради него одного стоило идти

Недостатки: часть материала устареет быстрее, чем кончится доступ

У нас в компании уже был агент, который разбирал алерты, и он периодически начинал нести чушь после правки промпта. Ровно на этом курсе я понял, чего нам не хватало: набора eval-тестов и прогона их в пайплайне. Плюс Langfuse развернули, и стало видно, где агент теряет контекст. MCP-сервер под наш кластер написал прямо во время модуля. Понимаю, что через год половину библиотек перепишут, но подход останется.

👍 0👎 0

ОльгаКраснодар19.03.2026

Достоинства: требования к входу описаны честно, ничего не приукрасили

Недостатки: на странице невозможно понять, какая дата к чему относится

Брала поток, потому что без чата в такой теме делать нечего. Практики тяжёлые, но выполнимые, инфраструктуру дают свою. Организация слабее содержания: даты старта пришлось выяснять у менеджера.