AI-агенты: от ReAct до MCP

AI-агенты — следующий уровень после промптинга. Агент — это не просто языковая модель, которая отвечает на вопросы: это система, которая использует инструменты, принимает решения в несколько шагов и выполняет сложные задачи автономно. Курс объясняет, как такие системы устроены, и учит проектировать и строить их с нуля.

Первый модуль закладывает фундамент: что отличает агента от обычного LLM-вызова, какие паттерны проектирования существуют, как работает ReAct (Reasoning + Acting — цикл рассуждения и действия) и как модели используют внешние инструменты. Второй модуль посвящён MCP (Model Context Protocol, протокол контекста модели) — стандарту Anthropic для подключения инструментов и серверов к языковым моделям, а также популярным агентным фреймворкам. Третий модуль — чистая практика: Claude Agent SDK, сравнение кодинг-агентов и браузерная автоматизация.

Четвёртый модуль выводит на уровень мультиагентных систем — когда несколько агентов работают вместе, спорят, дополняют друг друга и решают задачи, недоступные одному агенту. Именно так устроены современные корпоративные AI-решения.

Курс рассчитан на разработчиков с базовым пониманием LLM API. Знание Python или TypeScript поможет лучше понять примеры, но большинство концепций объяснены на уровне архитектуры — без привязки к конкретному языку. После курса ты сможешь проектировать агентные системы и осознанно выбирать инструменты под конкретную задачу.