28 мая стартует онлайн-курс Deep Agents, ориентированный на решение архитектурных проблем RAG-систем при работе со сложными документами и масштабированием. Программа включает изучение GraphRAG, мультимодальности и автономного планирования агентов для создания отказоустойчивых production-ready систем.
Технологический стек и архитектура
Основной фокус курса — переход от простых чат-ботов к сложным инженерным системам. Разработчики часто сталкиваются с «потолком» базовых RAG-пайплайнов при обработке документов на 50+ страниц, где текст перемешан с таблицами, схемами и сканами. В таких сценариях стандартный поиск начинает выдавать нерелевантные данные или галлюцинировать.
Курс Deep Agents предлагает системный подход к решению этих задач через внедрение следующих компонентов:
-
GraphRAG и мультимодальный RAG: использование графов знаний для хранения связей и Vision-моделей для понимания структуры таблиц и диаграмм.
-
Advanced Context Engineering: динамическое управление контекстным окном (trimming, summarization) для предотвращения «засорения» памяти модели.
-
Planning и Subagents: архитектурный паттерн, при котором центральный агент декомпозирует задачу на подзадачи и делегирует их специализированным субагентам.
-
Evaluation и Red Teaming: внедрение метрик качества и тестирование безопасности до вывода системы в эксплуатацию.
Масштабирование и запуск
Программа также охватывает вопросы масштабирования через протоколы A2A (Agent-to-Agent) и интеграцию с интерфейсами через A2UI. Это позволяет строить флоты агентов, способных взаимодействовать друг с другом для решения комплексных бизнес-задач.
Старт обучения — 28 мая, четверг. На данный момент открыт донабор в группу. До понедельника действует ранняя цена на участие. Подробная программа и регистрация по ссылке: Deep Agents
Для тех, кто планирует освоить полный цикл — от системного AI-кодинга в Cursor до продвинутых агентных систем — доступно комбо «ИИ-Агенты».
По техническим вопросам и деталям программы пишите автору курса.
Автор: llmstart
