Почему 19 часов? Потому что меньше нельзя
Видел эти туториалы "Создай AI-агента за 10 минут"? Они врут. Создать игрушку можно за 10 минут. Создать систему, которая реально пишет код и не ломается — минимум 19 часов интенсивной работы. И я сейчас объясню, почему.
В прошлой статье про продакшен-агентов от Kaggle я уже показывал пропасть между демо и реальностью. Здесь мы эту пропасть засыпаем по кирпичику.
Главная ошибка новичков: пытаются скопировать архитектуру из блогов, не понимая, зачем нужен каждый компонент. В результате получают хрупкую систему, которая падает на первой же сложной задаче.
Что такое AI Coding Agent (и чем он не является)
Это не ChatGPT с доступом к файлам. Не GitHub Copilot на стероидах. И уж точно не "волшебная кнопка", которая пишет за тебя весь проект.
AI Coding Agent — это автономная система, которая:
- Понимает задачу на естественном языке
- Планирует решение (разбивает на подзадачи)
- Использует инструменты: редактор кода, терминал, поиск по документации
- Тестирует написанный код
- Исправляет ошибки (иногда)
- Документирует изменения
Архитектура, которая работает (а не просто выглядит красиво)
Забудь про простые цепочки. Забудь про "один промпт на все случаи жизни". Современный агент — это распределенная система.
| Компонент | Что делает | Время на изучение |
|---|---|---|
| Orchestrator (Дирижер) | Принимает задачу, выбирает стратегию, координирует компоненты | 4 часа |
| Planner (Планировщик) | Разбивает задачу на подзадачи, создает план выполнения | 3 часа |
| Code Generator (Генератор кода) | Пишет код на основе спецификаций | 5 часов |
| Code Executor (Исполнитель) | Запускает код в изолированном окружении | 2 часа |
| Error Analyzer (Анализатор ошибок) | Анализирует ошибки, предлагает исправления | 3 часа |
| Memory System (Память) | Хранит контекст, историю, знания о проекте | 2 часа |
1Orchestrator: мозг системы (4 часа)
Самый сложный компонент. Его задача — не генерировать код, а принимать решения. Когда использовать планировщик? Когда сразу генерировать код? Когда анализировать ошибки?
Типичная ошибка: делают orchestrator на основе одной LLM. Результат — система зацикливается на простых задачах.
Правильный подход: orchestrator = конечный автомат + несколько специализированных LLM. Для классификации задачи используем маленькую быструю модель. Для сложных решений — большую и умную.
2Planner: не просто разбивает на шаги (3 часа)
В статье про планировщик и исполнитель я уже объяснял разницу. Здесь углубляемся.
Хороший планировщик должен:
- Оценивать сложность каждой подзадачи
- Предвидеть зависимости между шагами
- Иметь fallback-стратегии (что делать, если план не работает)
- Учитывать ограничения (время, стоимость API, безопасность)
3Code Generator: здесь начинается магия (5 часов)
Самая ресурсоемкая часть курса. Потому что генерировать код — это одно. Генерировать ХОРОШИЙ код — совсем другое.
Что отличает профессиональный кодогенератор от любительского:
- Понимание контекста проекта (архитектура, стиль кода, зависимости)
- Следование best practices (обработка ошибок, логирование, тестируемость)
- Генерация документации (комментарии, docstrings)
- Учет производительности (алгоритмическая сложность, память)
В курсе мы разбираем три подхода:
| Подход | Плюсы | Минусы | Когда использовать |
|---|---|---|---|
| Prompt-based (на промптах) | Просто, быстро, дешево | Низкое качество, нет контекста | Прототипы, простые скрипты |
| Fine-tuned model (дообученная) | Высокое качество, понимает контекст | Дорого, требует данных | Корпоративные проекты |
| Hybrid (гибридный) | Баланс качества и стоимости | Сложная архитектура | Большинство случаев |
4Code Executor: безопасность прежде всего (2 часа)
Запускать произвольный код на своей машине — это как давать незнакомцу ключи от дома. В курсе мы строим три уровня защиты:
- Изолированные контейнеры (Docker)
- Resource limits (ограничения CPU, памяти, диска)
- Sandboxing (запрет на системные вызовы)
5Error Analyzer: учимся на ошибках (3 часа)
Агент написал код. Код упал с ошибкой. Что дальше? Новичок зацикливает агента в бесконечном цикле "исправь ошибку" -> "упало снова".
Умный анализатор ошибок:
- Классифицирует ошибку (синтаксис, логика, среда)
- Ищет похожие ошибки в истории
- Предлагает конкретные исправления (не просто "попробуй еще раз")
- Обучается на своих же ошибках (чтобы не повторять)
6Memory System: помнить все (2 часа)
Простая чат-история не работает для coding agent. Нужна многоуровневая память:
- Краткосрочная (текущая сессия)
- Долгосрочная (весь проект)
- Семантическая (похожие задачи и решения)
- Векторная (поиск по кодовой базе)
Инструменты и стек технологий
Не начинай с LangChain. Серьезно. Это как учиться водить на Ferrari. Сначала пойми основы, потом используй фреймворки.
| Задача | Инструмент в курсе | Альтернативы |
|---|---|---|
| Orchestration | Custom State Machine | LangGraph, AutoGen |
| LLM вызовы | OpenAI API + LiteLLM | Anthropic, Groq, локальные модели |
| Инструменты (Tools) | MCP (Model Context Protocol) | LangChain Tools |
| Изоляция кода | Docker + gVisor | Firecracker, nsjail |
| Векторная база | Chroma (локально) | Pinecone, Weaviate |
| Мониторинг | LangSmith (частично) | Arize, WhyLabs |
Почему именно MCP для инструментов?
Потому что это стандарт от Anthropic, который становится индустриальным. В отличие от проприетарных решений, MCP:
- Открытый протокол (не привязан к одному вендору)
- Серверная архитектура (инструменты как отдельные сервисы)
- Безопасность (явное определение capabilities)
- Совместимость (работает с разными моделями)
В курсе мы реализуем три ключевых инструмента через MCP:
- File Editor (редактор файлов с версионированием)
- Terminal (безопасный доступ к shell)
- Code Search (семантический поиск по кодовой базе)
Структура 19-часового курса
Курс разбит на 7 модулей. Каждый модуль — теория + практика + реальный проект.
| Модуль | Часы | Что строим |
|---|---|---|
| 1. Фундамент и архитектура | 3 | Прототип на Python |
| 2. Orchestrator и State Management | 4 | Конечный автомат агента |
| 3. Code Generation Engine | 5 | Мультимодельный генератор кода |
| 4. Безопасное исполнение | 2 | Docker-based sandbox |
| 5. Анализ и исправление ошибок | 3 | Error classifier + fix suggester |
| 6. Многоуровневая память | 1 | Hierarchical memory system |
| 7. Интеграция и деплой | 1 | Полный pipeline |
Не пропускай модуль 2 (Orchestrator). Это самая сложная часть, но без нее агент будет "тупым" — не сможет принимать решения в сложных ситуациях.
Что получишь в результате
Не просто знание. Не просто код. А работающую систему, которую можно:
- Интегрировать в свою IDE
- Подключить к CI/CD
- Использовать для code review
- Масштабировать на команду
- Мониторить и улучшать
И да, агент будет генерировать код. Но не любой код, а качественный, безопасный, документированный код. Тот самый, который не стыдно положить в продакшен.
Кому подходит этот курс
Ты уже прошел базовый курс по AI-агентам (например, бесплатный курс от Kaggle). У тебя есть опыт в Python. Ты понимаешь, что такое API, контейнеры, базы данных.
И самое главное — ты устал от игрушечных демо и хочешь построить систему, которая РЕАЛЬНО работает.
Это не курс для абсолютных новичков. Это курс для тех, кто хочет перейти от теории к практике. От демо к продакшену.
Что дальше после курса
Ты построил своего первого AI Coding Agent. Поздравляю. Теперь начинается самое интересное.
Дальше можно:
- Добавить специализированные инструменты (базы данных, API, облачные сервисы)
- Настроить fine-tuning под свой стек технологий
- Построить multi-agent систему (разные агенты для разных задач)
- Интегрировать в существующие процессы разработки
Или начать с основ — построить production-ready агента с нуля, если чувствуешь, что пропустил какие-то фундаментальные вещи.
Главное — не останавливаться. Потому что через год AI Coding Agents станут таким же стандартом, как сегодня Git или Docker. И те, кто освоил эту технологию сейчас, будут определять, как выглядит разработка завтра.
19 часов. Это много? Да. Но это инвестиция, которая окупится сотнями сэкономленных часов на рутинном кодинге. И возможностью работать над тем, что действительно важно.
