Курс AI Agents for developer

Протягом курсу ви працюватимете над практичними кейсами, створите власних AI-агентів, навчитесь автоматизувати складні процеси, інтегрувати AI у backend-застосунки й розробляти інтелектуальні сервіси, готові до використання в реальних комерційних проєктах. Наприкінці курсу у вашому портфоліо буде власний AI-проєкт, який продемонструє навички роботи з однією з найперспективніших технологій сучасної розробки.

Програма курсу

Заняття 1. Що таке AI Agents

• Еволюція від чат-ботів до AI Agents
• Вибір робочого середовища: від AI-асистентів до Agentic IDE (Google Antigravity IDE, Cursor, VS Code)
• LLM та їх можливості
• Agentic AI
• Архітектура AI Agent
• Огляд сучасного стека

Заняття 2. Робота з LLM API

• OpenAI API
• Системні промпти й опис навичок (Tools Prompting)
• Structured Output
• JSON Schema
• Streaming

Заняття 3. Function Calling

• Tool Calling
• Function Calling
• Проєктування інструментів (Skills/Tools): як правильно описувати функції для LLM
• Best practices створення кастомних скілів
• Інструменти агента
• Виклик власних функцій

Заняття 4. AI Agent + REST API

• Використання сторонніх API
• Обробка помилок
• Retry
• Ліміти

Заняття 5. Memory

• Short-term Memory
• Long-term Memory
• Conversation History

Заняття 6. RAG

• Retrieval Augmented Generation
• Embeddings
• Векторні бази
• Пошук документів

Заняття 7. Agent Loop

• ReAct Pattern
• Планування
• Виконання
• Саморефлексія агента й виправлення помилок (Self-Reflection / Self-Correction)

Заняття 8. Multi-step Workflows

• Побудова складних сценаріїв
• Оркестрація задач

Заняття 9. LangChain

• Основи LangChain
• Chains
• Tools: використання готових скілів з екосистеми та створення власних (Custom Tools)
• Memory

Заняття 10. LangGraph

• Побудова графів
• Контроль логіки
• State Management
• Loop Engineering: проектування циклів, роутинг і запобігання зацикленню (Infinite loops)

Заняття 11. Архітектура AI-застосунків

• Backend архітектура
• Docker
• Конфігурація
• Secrets

Заняття 12. Безпека AI

• Prompt Injection
• Захист Tool Calling
• Робота з конфіденційними даними
• Guardrails

Заняття 13. AI + Databases

• PostgreSQL
• pgvector
• Redis
• Кешування

Заняття 14. Інтеграція AI у вебзастосунок

• Backend API
• Frontend інтеграція
• Streaming
• Авторизація

Заняття 15. Розробка фінального проєкту

Під керівництвом викладача студенти створюють власний AI Agent.

Можливі теми:

• AI Support Agent
• AI CRM Assistant
• AI Documentation Assistant
• AI Code Assistant
• AI Research Agent
• AI Knowledge Base

Заняття 16. Захист проєктів

• Презентація рішень
• Code Review
• Демонстрація роботи агентів
• Рекомендації щодо розвитку проєкту

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Практика
• Домашні завдання
• Невеликі групи
• Система особистих кабінетів
• Викладачі практики
• Оперативна служба підтримки студентів
• Курсовий проєкт
• Проєкт в портфоліо
• Сертифікат про проходження курсу