Для кого курс
Для разработчиков и инженеров, которые хотят выйти за рамки готовых AI-инструментов и создавать собственные production-ready продукты на базе LLM – с кастомными MCP, RAG, агентами и полным циклом Observability.
Backend-разработчики, Fullstack-инженеры, AI/ML-инженеры, системные архитекторы и Tech Lead-ы с опытом коммерческой разработки от 2 лет.
- Прошёл L1 и хочу идти дальше – не просто использовать готовые инструменты, а разрабатывать свои.
- Нужно внедрить сложные AI-фичи (агентов, RAG, кастомные MCP) в существующий корпоративный продукт.
- Хочу перевести AI-прототипы из Jupyter-ноутбуков в надёжный продакшен с метриками, наблюдаемостью и безопасностью.
Что получат
- Кастомные MCP: собственные MCP-серверы на Python или TypeScript для интеграции LLM с любой инфраструктурой компании.
- RAG и CAG: построение векторных баз (Qdrant), эмбеддинги, кэширование промптов и управление контекстом.
- Multi-agent: автономные агенты с памятью, состоянием и оркестрацией через ReAct и supervisor-паттерн.
- Evals: подходы к тестированию LLM-пайплайнов, LLM-as-a-Judge, синтетические датасеты.
- Observability: трейсинг агентов в Langfuse, мониторинг качества и поведения моделей в продакшене.
- FinOps: контроль расходов на API, лимиты, экономика AI-фичи и алертинг.
- Security: защита от prompt injections, утечек данных, RBAC для агентов в корпоративной среде.
- Стек 2026: Python/TypeScript, LangChain, LangGraph, Qdrant, n8n, Langfuse, Temporal, OpenAI API.
- Бесшовно после L1: от использования готовых AI-инструментов к разработке собственных решений.
Цели курса
Писать свои MCP на Python или TypeScript для интеграции LLM с любой инфраструктурой компании: локальными БД, скриптами, внутренними API.
Кэшировать промпты (CAG) и строить RAG-системы на локальных векторных БД – чтобы модель надёжно работала с корпоративными знаниями.
От прототипа в n8n до production-кода на LangGraph: память, состояние, циклы планирования и самостоятельный роутинг между шагами.
ReAct, supervisor-паттерн и сложные гибридные схемы для масштабирования AI-решений до уровня enterprise.
Evals, LLM-as-a-Judge, синтетические данные – чтобы выводить AI в продакшен с гарантиями качества, а не «на ощупь».
Трейсинг агентов в Langfuse, мониторинг качества в проде, контроль расходов на API и расчёт экономики AI-фичи.
Prompt injections, утечки данных, RBAC и безопасность агентов в корпоративной среде – закрытие всех ключевых рисков.
Что будет на курсе
- 1Продвинутый MCP
Создание собственных MCP-серверов на Python и TypeScript. Интеграция с локальными БД, скриптами и внутренними API. MCP + skills + CLI – расширяем возможности AI-IDE под продуктовые задачи.
- 2Управление контекстом (RAG и CAG)
Context is King: кэширование промптов и Cache-Augmented Generation. Когда строить векторную базу (RAG), разворачивание локального Qdrant, подготовка документов и эмбеддинги.
- 3Агенты и контекст
Анатомия агента: планирование, память, сохранение состояния. AI-цепочки и low-code автоматизация в n8n – от прототипа до рабочего ассистента для SMB-задач.
- 4Архитектура AI-решений
Оркестрация, ReAct, Agentic flows. Сложные гибридные схемы агентов и multi-agent архитектуры для перехода от продукта к enterprise-масштабу.
- 5Фреймворки и инструменты
Обзор экосистем LangChain, LangGraph и аналогов. Temporal для фоновых и длинных задач. Перенос прототипов из n8n в production-код.
- 6Тестирование и Observability
Evals и метрики качества генерации, синтетические датасеты, LLM-as-a-Judge. Трейсинг агентов в Langfuse, анализ поведения моделей в продакшене.
- 7FinOps и Безопасность
Экономика AI-приложений: контроль расходов на API, лимиты, расчёт стоимости фичи. Защита от prompt injections и утечек данных, RBAC и безопасность агентов в корпоративной среде.
Практика курса
Курс построен как разработка собственной multi-agent AI-системы – от прототипа в n8n до production-решения на LangGraph с Observability, Evals и контролем расходов.
Каждый студент выбирает один из четырёх курсовых треков под свою профессиональную область и проводит его через все этапы – от системных промптов до агента, выведенного в продакшен.
Пишешь свои MCP-серверы на Python или TypeScript, разворачиваешь локальную векторную БД (Qdrant), готовишь корпус документов и считаешь эмбеддинги. Учишься различать, где достаточно CAG, а где нужен полноценный RAG.
Прототипируешь 2-3 агента в n8n как линейный workflow, потом переносишь логику в код на LangGraph: память, состояние, циклическая обработка и самостоятельный роутинг между агентами. Собираешь multi-agent сценарий с supervisor-паттерном.
Внедряешь Evals на синтетических данных, подключаешь трейсинг в Langfuse, настраиваешь алертинг расходов и базовую защиту от prompt injections. Выводишь агентов в продакшен с метриками, наблюдаемостью и безопасностью.
Задания курса
- 1Модуль 1. Свой MCP-сервер
Пишете кастомный MCP-сервер на Python или TypeScript для внутренней БД или скрипта и подключаете его в Cursor / Windsurf.
- 2Модуль 2. RAG на Qdrant
Разворачиваете локальный Qdrant, подготавливаете корпус документов, считаете эмбеддинги и собираете базовый RAG с кэшированием контекста.
- 3Модуль 3. Прототип агента в n8n
Прототипируете 2-3 агента курсового проекта как линейный workflow в n8n – с подключёнными RAG и MCP-инструментами.
- 4Модуль 4. Перенос на LangGraph
Переводите агентов из n8n в код на LangGraph: добавляете циклы, память и самостоятельный роутинг между шагами и агентами.
- 5Модуль 5. Multi-agent сценарий
Реализуете supervisor-паттерн или ReAct архитектуру для трёх агентов курсового проекта – с разделением ролей и общим контекстом.
- 6Модуль 6. Evals и трейсинг
Генерируете синтетический датасет, пишете LLM-as-a-Judge тесты и подключаете Langfuse для трейсинга цепочек агентов.
- 7Модуль 7. FinOps и Security-аудит
Настраиваете расчёт стоимости фичи, лимиты на токены и алертинг на превышение бюджета. Проводите аудит безопасности агента: prompt injections, утечки данных, RBAC – закрываете найденные уязвимости.
Сертификаты
Итоговый сертификат зависит от объёма выполненной практики и защиты курсового проекта:
- Базовый сертификат не менее 70% домашних заданий и базовая работающая инфраструктура: свой MCP, RAG и прототип агента в n8n.
- Продвинутый сертификат все ДЗ выполнены и успешно защищён курсовой проект – свой multi-agent выведен в продакшен с Observability, Evals и контролем расходов.
Требования перед курсом
Уверенное владение AI-IDE (Cursor / Windsurf), базовый prompt engineering, понимание различий моделей для кода и логики. Бесшовный переход после Базового уровня.
Python или TypeScript на уровне коммерческой разработки от 2 лет. Готовность писать код, а не только конфигурировать готовые инструменты.
Опыт работы с REST API, Docker и базами данных. Готовность развернуть локально Qdrant и работать с CLI.
Процесс обучения
Формат обучения
Теория, программирование и ДЗ в своём темпе. 6-8 часов в неделю, все материалы и репозитории доступны навсегда.
Архитектурные разборы курсовых проектов и Q&A с AI-инженерами – для глубокого обсуждения проектных решений.
Подробный разбор кода от менторов с production-опытом плюс живой Telegram-чат с AI-инженерами.
Сквозной проект курса – multi-agent система из трёх агентов, которую вы выводите в production. Можно выбрать один из четырёх треков под свою профессиональную область:
Выбранный трек собирается слоями в ходе домашних заданий:
Программа курса
Модуль 1. Продвинутый MCP
Создаём собственные MCP-серверы для интеграции LLM с любой инфраструктурой компании.
- Архитектура MCP: устройство Model Context Protocol, спецификация и принципы построения серверов.
- Разработка на Python / TypeScript: написание собственных MCP-серверов с нуля, подключение к локальным БД и скриптам.
- MCP + skills + CLI: расширение возможностей AI-IDE через свои инструменты, использование AI для продуктовых задач.
- Практика: написание MCP-сервера для внутренней БД и подключение его в Cursor / Windsurf.
Модуль 2. Управление контекстом (RAG и CAG)
Учимся управлять контекстом моделей – от кэширования до полноценного RAG на локальной векторной БД.
- Cache-Augmented Generation (CAG): Context is King, кэширование промптов, когда CAG достаточно.
- Когда внедрять векторную БД: критерии выбора между CAG и RAG, типовые сценарии и подводные камни.
- Локальные векторные БД: разворачивание Qdrant, основные операции, выбор модели эмбеддингов.
- Подготовка документов: чанкование, очистка, метаданные – подготовка корпуса для RAG.
- Практика: оптимизация запросов и кэшей + базовый RAG-пайплайн на Qdrant с корпусом документов.
Модуль 3. Агенты и контекст
Разбираем анатомию агента и собираем рабочего ассистента для прототипов и SMB-задач.
- Анатомия агента: циклы планирования, использование тулов, базовые архитектуры.
- Управление состоянием: передача данных между запусками агента, short-term и long-term память.
- AI-цепочки в n8n: low-code автоматизация, интеграция LLM в бизнес-процессы.
- Практика: разработка агента-аналитика с нуля и сборка пайплайна обработки заявок в n8n.
Модуль 4. Архитектура AI-решений
От продукта к enterprise-масштабу – проектируем сложные multi-agent системы.
- Оркестрация и ReAct: паттерны архитектуры, Agentic flows, цикл reasoning + acting.
- Multi-agent архитектуры: взаимодействие нескольких агентов, supervisor-паттерн, разделение ролей.
- Гибридные схемы: применение архитектур в продакшене, выбор подхода под задачу.
- Практика: сборка логики рассуждений LLM и multi-agent системы из нескольких AI-агентов.
Модуль 5. Фреймворки и инструменты AI
Обзор production-фреймворков – переходим от прототипов к полноценной разработке.
- LangChain и LangGraph: сравнение экосистем, выбор фреймворка под задачу.
- Сопутствующие технологии: Temporal для фоновых и длинных задач, оркестрация процессов.
- Перенос прототипов: миграция из n8n в код на LangGraph с сохранением логики.
- Практика: перенос 2-3 агентов курсового проекта из n8n в LangGraph.
Модуль 6. Тестирование и Observability
Учимся выводить LLM-пайплайны в прод с метриками и наблюдаемостью.
- Подходы к Evals: тестирование пайплайнов LLM, ключевые метрики качества генерации.
- Синтетические данные: генерация датасетов с помощью AI, LLM-as-a-Judge тесты.
- Мониторинг и трейсинг: инструменты для LLM (Langfuse и др.), трейсинг цепочек агентов.
- Логирование: анализ поведения моделей в продакшене, выявление регрессий.
- Практика: написание LLM-as-a-Judge тестов и внедрение трейсинга в RAG-систему.
Модуль 7. FinOps и Безопасность
Считаем экономику AI-приложений и закрываем основные риски в корпоративной среде.
- Контроль затрат на API: метрики расхода токенов, основные источники переплат.
- Расчёт экономики фичи: стоимость одного запроса, окупаемость, прогноз расходов.
- Управление лимитами: бюджеты на пользователя, rate limits, защита от runaway-стоимости.
- Защита AI-приложений: prompt injections, утечки данных, основные векторы атак.
- RBAC и безопасность данных: разграничение прав агентов, защита PII и чувствительной информации при работе с LLM.
- Практика: настройка алертинга на расходы + аудит безопасности AI-агента и закрытие найденных уязвимостей.
Почему этот курс?
1. Production-ready, а не Jupyter-ноутбуки
Курс учит выводить LLM-решения в реальный продакшен – с метриками, мониторингом, контролем расходов и защитой от атак, а не оставлять их на этапе прототипа в ноутбуке.
Обоснование: Это главный разрыв между AI-энтузиастом и AI-инженером. После курса вы можете брать AI-фичи в работу с гарантией, что они доедут до пользователей.
2. Бесшовное продолжение L1
Курс начинается там, где заканчивается L1: от использования готовых инструментов к разработке собственных. Никакой воды – сразу к продвинутым темам.
Обоснование: Студенты L1 не теряют темп и сразу переходят к серьёзной разработке. Вы получаете полную картину – от первых .cursorrules до multi-agent системы в продакшене.
3. Multi-agent от и до
Полный цикл: проектирование ролей, прототипирование в n8n, перенос на LangGraph, multi-agent оркестрация и вывод в продакшен.
Обоснование: Multi-agent системы – главный технический тренд 2026 года. Вы выходите со своей рабочей мульти-агентной системой в портфолио – не «hello world», а решение реальной задачи.
4. Production-стек 2026
LangChain, LangGraph, Qdrant, Langfuse, n8n, Temporal – реальные инструменты, на которых строят AI-решения в индустрии прямо сейчас.
Обоснование: Курс даёт стек, который используют production-команды. Не учебные тулы, а индустриальный набор – вы сразу становитесь «своим» в команде, работающей с LLM.
5. Не только разработка, но и обвязка
Evals, Observability, FinOps и Security – четыре блока, которых обычно нет в курсах по AI.
Обоснование: Большинство курсов учат «как написать агента», но не «как с ним жить в продакшене». Этот курс закрывает все четыре аспекта – тесты, мониторинг, деньги и безопасность.
6. Курсовой на выбор под свою область
Четыре трека – AI-редакция, умная техподдержка, ассистент для DevTools или персональный куратор знаний. Делаете проект под свою задачу.
Обоснование: Вы не пишете абстрактный учебный код, а решаете реальный сценарий из своей профессиональной области. Готовый проект сразу можно показывать команде или встраивать в работу.
Преподаватели курса
Product Manager & AI Creator
- Senior Product Manager в международной B2B IT-компании
- Руководитель QA-отдела
- Разработка собственных AI-агентов и MCP-серверов
- Спикер и ментор на воркшопах и хакатонах по AI
Technical Product Manager с 16+ годами в IT. Начинал как QA-инженер, 10 лет руководил QA-отделом, потом перешёл в продакт-менеджмент. Последние 3 года активно внедряет AI в процессы разработки, создаёт собственные продукты и агентские системы. Автор Telegram-канала об AI-инструментах.
Опыт работы:Solution Architect & Founder of Hard&Soft Skills
- Solution Architect в международных IT-компаниях
- Преподаватель Tech Lead и Solution Architect курсов Hard&Soft Skills
- Консультации по архитектуре AI-решений и multi-agent системам
- Спикер на профессиональных конференциях по архитектуре и AI
Solution Architect и сооснователь Hard&Soft Skills с многолетним опытом в IT. Преподаватель курсов Tech Lead и Solution Architect, эксперт по архитектуре корпоративных систем и внедрению AI в продакшен-процессы крупных IT-компаний.
Опыт работы:Стоимость курса
- Полный доступ к 7 модулям курса
- Проверка домашних заданий
- Доступ к материалам и записям
- Чат участников
- Электронный сертификат об окончании курса на EN и RU
- Полный доступ к 7 модулям курса
- Проверка домашних заданий
- Доступ к материалам и записям
- Чат участников
- Электронный сертификат об окончании курса на EN и RU
- + 2 часа личных консультаций с преподавателем курса
