Надёжные AI-агенты

Сделать агента полезным — только половина задачи. Вторая половина намного сложнее: сделать его предсказуемым, наблюдаемым и безопасным под реальной нагрузкой. Этот курс посвящён именно надёжности агентных систем: как они хранят состояние, как их дебажить, как замечать опасные траектории и как удерживать баланс между автономностью и контролем.

Первый модуль разбирает архитектуру агента: паттерны orchestration, tool use, memory и управление контекстом. Второй модуль переносит фокус на debugging и observability: как логировать шаги агента, где искать источник ошибки и почему evaluation stack для агентов должен видеть не только финальный ответ, но и всю траекторию. Третий модуль закрывает безопасность: red teaming, agent-specific safety evals и практики проверки систем, которые умеют действовать.

Курс рассчитан на инженеров и продактов, которые уже работают с агентами или собираются выводить их в продакшен. После прохождения у вас будет более структурированное понимание того, как проектировать не просто сильного, а надёжного агента.

Этот курс особенно полезен после базового трека по агентам или production LLM. Если вы ещё не разбирались в tool use, agent loops и evals, сначала лучше закрыть эти основы, а потом возвращаться к надёжности. Проходить курс стоит последовательно: архитектура задаёт ограничения для дебага, а safety имеет смысл только поверх уже наблюдаемой и управляемой системы.