Бесплатный курс-бестселлер: как за 5 дней с нуля освоить разработку AI-агентов (материалы от Kaggle и Google внутри)

Проблема: AI-агенты — это сложно, дорого и требует месяцев обучения

В 2024-2025 году разработка AI-агентов перестала быть нишевой темой для исследователей и превратилась в ключевой навык для разработчиков, аналитиков и даже менеджеров проектов. Однако перед новичком встаёт три барьера:

• Информационная перегрузка: Тысячи статей, видео и фрагментарных туториалов, но нет единой понятной дорожной карты от основ до рабочего прототипа.
• Высокий порог входа: Многие курсы требуют продвинутых знаний Python, понимания LLM (Large Language Models) и архитектурных паттернов, что отсекает начинающих.
• Дороговизна: Качественные программы по агентам ИИ часто стоят сотни долларов, а бесплатные материалы поверхностны.

Решение: Интенсивный 5-дневный план на основе рекордного курса

Мы адаптировали структуру оригинального курса в сжатый, но максимально эффективный 5-дневный интенсив. Вместо пассивного просмотра лекций — ежедневная практика, от простых концепций к созданию собственного агента, способного взаимодействовать с внешним миром через инструменты (tools).

1 День 1: Фундамент. Что такое AI-агент и как он "думает"

В первый день мы отказываемся от кода и погружаемся в теорию. Важно понять архитектурные паттерны, которые отличают агента от простого чат-бота.

• Изучаем: Модель ReAct (Reasoning + Acting) — золотой стандарт для агентов. Агент не просто генерирует ответ, а формирует цепочку мыслей (reasoning) и выбирает действия (acting).
• Практика: Проходим первый интерактивный урок Kaggle, где в игровой форме учим LLM планировать поход в магазин.
• Ключевой вывод: Агент = Большая языковая модель + Память (Memory) + Планировщик (Planner) + Набор инструментов (Tools).

# Пример псевдокода архитектуры ReAct
agent_state = {
    "goal": "Купить компоненты для проекта",
    "memory": [],
    "plan": []
}

while not goal_achieved(agent_state):
    # Шаг 1: Reasoning - LLM анализирует состояние и планирует
    thought = llm_reason(agent_state)
    
    # Шаг 2: Acting - LLM выбирает и выполняет инструмент
    action, params = llm_decide_action(thought)
    result = execute_tool(action, params)
    
    # Шаг 3: Обновление состояния
    update_memory(agent_state, thought, result)

2 День 2: Первый код. Собираем простейшего агента на Python

Подключаем Google Colab (бесплатный облачный GPU) и начинаем писать код. Курс использует библиотеку LangGraph от LangChain — наиболее понятный фреймворк для визуализации потоков агентов.

• Изучаем: Базовые ноды (узлы) и edges (рёбра) в графе агента. Создаём агента, который умеет вести простой диалог.
• Практика: Выполняем ноутбук "Your First AI Agent" из курса Kaggle. Разбираемся, как состояние (state) передаётся между шагами.

3 День 3: Инструменты (Tools) — «руки» вашего агента

Без инструментов агент — всего лишь эрудированный собеседник. Сегодня мы научим его взаимодействовать с внешними API, базами данных и даже локальной файловой системой.

• Изучаем: Как описать инструмент для LLM (имя, описание, схема входных данных). Создаём инструменты для поиска в интернете, вычислений, работы с файлами.
• Практика: Собираем агента-исследователя, который по запросу пользователя ищет актуальную информацию в Google и формирует краткий отчёт.

from langchain.tools import Tool
from langchain_community.utilities import GoogleSearchAPIWrapper

# Определяем инструмент для поиска в Google
search = GoogleSearchAPIWrapper()
search_tool = Tool(
    name="Google Search",
    description="Ищи актуальную информацию в интернете",
    func=search.run
)

# Агент теперь может использовать этот инструмент в своей цепочке ReAct
# "Мне нужно узнать последние новости о ИИ... -> Использую инструмент Google Search"

4 День 4: Планирование и многоагентные системы

Сложные задачи требуют разбивки на подзадачи и иногда привлечения «коллег»-агентов. Это день композиции и иерархии.

• Изучаем: Техники планирования (Task Decomposition). Создаём супервизора (менеджера), который распределяет задачи между специализированными агентами (кодер, тестировщик, писатель).
• Практика: Реализуем систему, где один агент планирует создание простого веб-приложения, а другие — пишут код и документацию. Это прямой путь к автономным командам ИИ.

5 День 5: Финальный проект и запуск в «боевые» условия

Консолидация знаний. Вы создаёте собственного агента с нуля по своему сценарию и учитесь его тестировать и оценивать.

• Идеи для проекта: Персональный ассистент для анализа вашей статистики ChatGPT, агент для мониторинга цен, автоматический анализатор новостей.
• Изучаем: Метрики оценки агентов (успешность выполнения задачи, cost per run, латентность). Основы деплоя — как обернуть агента в простой FastAPI или Gradio-интерфейс.
• Бонус: Получаем официальный сертификат от Kaggle, выполнив все задания курса.

Нюансы и частые ошибки новичков

Что дальше? Путь от новичка до эксперта

После завершения 5-дневного интенсива у вас есть фундамент. Куда двигаться дальше для углубления знаний?

1. Изучите альтернативные архитектуры. ReAct — не единственный паттерн. Погрузитесь в CodeAct — парадигму, где агент выражает все действия через исполняемый код, что даёт беспрецедентную точность и контроль.
2. Освойте Advanced RAG (Retrieval-Augmented Generation). Чтобы агент был экспертом в ваших данных (документах, базах знаний), ему нужна качественная память. Это следующий логический шаг после освоения инструментов.
3. Создайте портфолио. Возьмите 2-3 реальные проблемы (автоматизация отчётов, анализ обратной связи клиентов, персональный трекер привычек) и реализуйте для них агентов. Выложите код на GitHub.
4. Экспериментируйте с локальными моделями. Разверните Llama 3 или Mistral на своём компьютере и заставьте агента работать полностью офлайн. Это снизит стоимость и увеличит приватность.

Стартовая точка у вас уже есть — бесплатный курс «Intro to AI Agents» на Kaggle. Осталось выделить 5 дней, следовать плану и сделать первый, самый важный шаг в мир автономных интеллектуальных систем. Удачи в обучении!