Перейти к основному содержимому

О учебнике

Что такое AI Agents Handbook​

AI Agents Handbook - это учебник для самостоятельного изучения разработки AI Agents,

  • обхватывающий все темы Applied AI разработки
  • гибкий: вы можете двигаться быстро изучая только основной материал, или углубляться в дополнительные материалы
  • practice-first
  • zero to hero: на входе можно не иметь никаких знаний
  • последние главы посвящены переднему краю науки и бизнеса.

Наша цель - создать первый в мире end to end курс по разработке AI Agents. Вдохновляемся легендарным ресурсом d2l.ai.

Быстрые ссылки:

Приблизительный суммарный объем основного материала: 100 часов.

Ценности​

  1. Agile and up-to-date - добавляем материалы как можно быстрее, адаптируясь под постоянно улучшающиеся технологии
  2. Practice-First - практические задания в каждой блоке
  3. Community-Driven - студенты и авторы помогают развивать учебник - как?
  4. Zero to Hero - учебник запланирован быть верхнеуровневой абстракцией, которую можно изучать без углубленных CS и DS знаний
  5. No empty value - мы создаем материалы самостоятельно, только если добавляем ценность к уже существующим в мире

Принципы​

  1. Используется текстовый формат для возможности внесения моментальных изменений, так как ландщафт AI Agents устаревает на 50% каждые 12 месяцев
  2. Модули состоят из материалов разных преподавателей, чтобы не заниматься классическим для университетских курсов "переписыванием чужих материалов"
    • также это дает возможность пользоваться лекциями лучших преподавателей мира
    • и вы как студент можете в любой момент отойти от программы и углубиться в темы, которые вам интересны
  3. Если вы находите текущий материал бесполезным или устаревшим - сообщите нам!

Программа​

Основной материал курса представлен тремя блоками: basics, junior, senior. Вы можете зарегистрироваться на roadmap.sh и интерактивно отмечать пройденные модули: AI Agents 2025 Roadmap.

Вся программа разделена на блоки, каждый блок состоит из модулей, внутри модуля освящена одна тема (Например, "Основы LLM").

1. Basics (~6 часов)​

В блоке basics вы напишете первого агента, получите базовые знания по LLM, работе с ними, научитесь писать промпты - это всё, что необходимо, чтобы перейти к началу изучения и разработки Агентов.

В дополнительных модулях можно будет изучить легкую бэкенд разработку, кейсы использования LLM, освоить вайб-кодинг.

2. Junior (~40 часов)​

  • Блок junior начинается с прохождения huggingface курса по агентам.
  • Далее вы познакомитесь с важной для бизнеса архитектурой Retrieval Augmented Generation (RAG)
  • Пройдете воркшоп по агентским и мультиагентским архитектурам
  • Начнете осваивать один из промышленных фреймворков для разработки агентов: LangGraph, Pydantic AI или LlamaIndex
  • И реализуете большой собственный проект!
  • Завершают блок модули про AgentOps: инфраструктуру, оценку работы агентов, ускоренную разработку.

После окончания этого блока рекомендуется начинать искать первую работу на middle-level позиции. Параллельно с поиском вы можете продолжать обучение.

3. [TBD] Senior (~60 часов)​

Освоить агентов на высоком уровне довольно легко - поэтому сразу после блока junior идет блок senior. Здесь вернемся к уже изученным темам и углубимся в них: LLM, промптинг, бэкенд, RAG, когнитивные архитектуры, бэнчмаркинг. Новыми модулями для нас будут онлайн-оценка агентов, улучшение на основе обратной связи, мета-агенты, Agent2Agent протоколы. В конце вы реализуете вертикальный проект промышленного уровня с AgentOps инфраструктурой, памятью и многим другим.

4. [TBD] TechLead (100 часов +)​

Разработчиков агентов нельзя охарактеризовать как людей, которые прошли определенный материал когда-то давно и с тех пор перестали учиться. Напротив - Агенты находятся в самой быстроразвивающейся части индустрии. Постоянная учеба, FOMO, поиск новых технологий - всё это романтика AI Agents developer'a.

Данный размер запланирован под уже практикующих разработчиков для обмена опытом. Преимущественно он будет состоять из:

  • материалов про разработку агентов на измененных моделях
  • обзора научных статей
  • инсайдов от лидеров индустрии
  • оценки лучших измененний на глобальном ландшафте
  • прочих фронтир-тематик

5. Not AI Agents (~20 часов)​

Модуль со всей дополнительной информацией, которая не относится напрямую к LLM:

  • бэкенд разработка
  • DevOps
  • AI безопасность
  • этические аспекты
  • вайб-кодинг
  • мета-обучение
  • и прочие темы

Модули из этого блока расположены по ходу основного материала.

подсказка

Все данные модули из "Not AI Agents" не являются обязательными для прохождения. Однако, если вы начинающий разработчик - то эти модули помогут вам в разработке более-продакшн агентов и поиске работы.

Если вы уже опытный разработчик, то вероятно вы оцените только материалы про мета-обучение, вайб-кодинг.

Чего в этом учебнике нет​

  • Обучения no-code платформам (но если вы хотите возглавить - мы вас поддержим)
  • Обучения программированию, основам python, git, работы с компьютером
  • Обучения Data Science, ML, DL, CV, NLP, прикладной математике
  • Методических материалов по составлению резюме, поиску работы, прохождению собеседований; поддержки в процессе обучения, коммьюнити мотивированных студентов (но это всё есть на merkulov.courses)

Comments