- Главная
- Курс ИИ
Тег
Курс ИИ
Зачем нужен курс по ИИ-агентам в разработке
Объясняем, зачем нужен системный инженерный процесс при работе с ИИ-агентами вместо хаотичного vibe coding. Вы узнаете, как устроен курс и как правильно проходить...
ПодробнееВыбор плана и модели для ИИ-агента
Выбор ИИ-модели — не вкусовщина, а инженерное решение: баланс денег, времени и качества. Разбираем классы моделей, структуру тарифов и способы прикинуть бюджет. В конце —...
ПодробнееНастройка проекта для ИИ-агента
Учебный проект — изолированный полигон для экспериментов с ИИ-агентом. В уроке настраиваем окружение, инициализируем репозиторий, устанавливаем зависимости и запускаем первое...
ПодробнееУстановка ИИ-агента: пошаговое руководство
Урок о том, как установить и настроить ИИ-агента: какие бывают типы, как подключить модель, проверить работу и избежать типичных ошибок при установке.
ПодробнееКак выполнять упражнения с ИИ-агентом в курсе
Урок о едином формате упражнений с ИИ-агентом: условие, шаги, критерий приёмки и коммит. Разбираем, как ставить задачи агенту, проверять результат тестами и diff, и как...
ПодробнееМиграция базы данных: создание и запуск
Подготовка структуры данных проекта: разбираем, что такое миграции базы данных, создаём первую миграцию с частями up и down, запускаем её и проверяем результат по критерию...
ПодробнееСброс проекта в чистое состояние для практики
Практика строится на повторении, а повторение требует быстрого возврата к началу. Урок объясняет, как возвращать проект в чистое состояние между упражнениями — сбрасывать код...
ПодробнееУстановка recorder для запросов ИИ-агента
Recorder записывает каждый запрос между агентом и моделью: вы видите, что попадает в контекст, сколько токенов тратится и сколько стоит задача. Устанавливаем его, подключаем...
ПодробнееЧто такое модель, harness, агент и среда?
Модель — мозг, harness — руки, агент — продукт, среда — пространство. Разбираем, чем они отличаются и как это помогает решать проблемы. Точная терминология...
ПодробнееГлавные причины случайности ответов LLM
LLM недетерминирована по своей природе — одна и та же модель с одним промптом может выдавать разные ответы. Разбираем, почему так происходит, как параметр temperature управляет...
ПодробнееШаги ИИ-агента: устройство запросов к модели
Один шаг агента — это не один запрос к модели, а целая цепочка: планирование, вызов инструментов, повторные обращения. В этом уроке разбираем структуру API-запроса, ответ...
ПодробнееСессии и контекст: как работает память агента
Что такое сессия и контекстное окно ИИ-агента? Разбираем, что попадает в контекст, как он растёт между шагами и почему управление памятью — ключевой навык инженерной работы с...
ПодробнееSmart Zone / Dumb Zone: граница ума
Чем больше контекст агента, тем хуже он соображает. Разбираем, где проходит граница между продуктивной работой и деградацией рассуждений, и как оставаться в умной зоне.
ПодробнееПочему LLM не помнит ничего между запросами
Модель не помнит ничего между запросами — каждый вызов обрабатывается с нуля. Иллюзию памяти создаёт harness, который пересылает историю в контексте. Разбираем, почему это...
ПодробнееСколько потрачено: стоимость API-вызовов
Каждый запрос к модели стоит токенов, а контекст пересылается на каждом шаге — реальный расход в разы больше кажущегося. Урок учит считать стоимость по логам recorder, находить...
ПодробнееГаллюцинации ИИ-агентов: причины и решения
Галлюцинация — это уверенный ответ модели, не соответствующий реальности, и она неизбежна из-за вероятностной природы LLM. Разбираем механизм галлюцинаций, их виды в работе...
ПодробнееReasoning effort: уровень усилий модели ИИ
Reasoning effort — параметр, который управляет глубиной рассуждения модели и напрямую обменивает токены на качество. Разбираем, как он устроен, как влияет на работу агента и...
ПодробнееВыбор модели ИИ-агента: критерии и стратегия
Углублённое сравнение моделей для ИИ-агента: шесть осей выбора, семейства моделей, чтение спецификаций и подбор связки «модель + effort» под тип задачи.
ПодробнееСубагенты: изолированный контекст подзадач
Субагенты позволяют запускать исследовательские подзадачи в изолированном контексте, не загрязняя основную сессию агента лишними данными. Вы узнаете, какие сценарии...
ПодробнееУправление агентом: запуск и цикл сессии
Как запустить ИИ-агента, вести сессию циклом вопрос — действие — проверка и переключаться между задачами без загрязнения контекста. В конце — пять сигналов, что сессия...
ПодробнееУправление сессией ИИ-агента: полный цикл
Осознанный запуск, навигация внутри сессии, clean exit и handoff — практическое руководство по управлению сессией ИИ-агента. Как вовремя заметить, что пора завершить сессию,...
ПодробнееПромптинг в терминале: как говорить с агентом
Терминальный промптинг отличается от чата: каждый запрос — отдельный ход, а контекст конечен. Разбираем структуру работающего промпта — контекст, задача, критерий готовности,...
ПодробнееАгент и ваша IDE: интеграция в редакторе
Как превратить редактор в инструмент контроля над ИИ-агентом: читать изменения через diff, вносить точечные правки руками, управлять harness из встроенного терминала и...
Подробнее