Смотреть урок
Это транскрипт обучающего вебинара, посвященного архитектуре и созданию AI-агентов . Артур (ведущий) подробно разбирает отличия агентов от простых ассистентов, описывает их внутреннее устройство (память, инструменты, планирование) и демонстрирует процесс разработки автономной системы в редакторе Cursor. В практической части создается прототип многоагентной системы для генерации презентаций.
00:00–05:33 Введение в тему агентов — Разница между простым промптингом и агентским мышлением; зачем нужны «руки» и память.
05:59–13:36 Анатомия агента — Разбор трех китов: LLM (мозг), память (базы данных/RAG) и инструменты (API/функции).
13:37–26:42 Инструментарий и автономность — Обзор новых инструментов (Pencil, MCP-сервера), разница между Copilot и полностью автономными агентами.
26:44–34:37 Продуктивность и лимиты — Как агенты меняют рабочий процесс (работа за пятерых) и основные технические ограничения.
34:38–51:48 Паттерны мышления — Промтчейн (цепочки), Chain of Thought (рассуждения), схема ReAct (действие-наблюдение) и планирование задач.
51:49–1:11:17 Продвинутые механики — Структурированные выводы (JSON), бесконечные циклы (Agent Loop), многоагентные системы и оркестрация.
1:11:18–1:26:03 Коммуникация и локальные решения — Как агенты общаются между собой; обзор локальных систем (Ollama + CrewAI).
1:26:05–2:10:32 Ответы на вопросы и идеи проектов — Обсуждение автоматизации Reels, Яндекс.Карточек и Computer Use API.
2:10:33–3:35:27 Практика в Cursor — Создание автономного агента для презентаций на чистом Node.js и тест веб-версии Cursor (Max…
🔒
Этот материал доступен участникам Клуба. Войдите или оформите доступ,
чтобы читать целиком, открывать видео и комментировать.
Войти
Вступить / купить доступ