19 минВсе модели ИИ: разбор
Оценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
Anthropic. Двухминутное демо Anthropic с Claude, планирующим небольшую мульти-приложенческую задачу — поиск в вебе, проверка в Maps, добавление события в календарь — напрямую управляя рабочим столом. Полезный контраст к модели Operator только в облачном браузере и хороший проверочный пинок к тезису статьи, что computer-use агенты лучше всего работают на коротких, чётко ограниченных рутинах, а не на открытых задачах.
Относитесь к этому как к материалу о безопасности и управлении, а не как к готовому плану внедрения. Перед использованием реальных данных проверьте права доступа, логирование, хранение и проверку человеком.
Оценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
Полезно понимать API, автоматизации, RAG или базовую архитектуру агентов.
Последняя проверка: 18 мая 2026 г.
Продолжайте тот же учебный путь со следующими связанными видео.
19 минОценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
107 минОсвойте цикл оценки качества для продакт-менеджеров: разбор трассировок, разметка ошибок, определение критериев, проверка изменений и сравнение с человеческим суждением.
211 минРазобраться в современном LLM-стеке настолько, чтобы уверенно рассуждать о токенах, обучении, инструментах и сбоях.
Тщательно подобранные внешние курсы, которые глубже раскрывают эту тему.
João Moura (Founder, CrewAI)
Одновременно закрывает вертикали продаж и клиентской поддержки и даёт по-настоящему практичный курс по агентам: вы строите агентный пайплайн продаж (скоринг лидов, персонализированный аутрич) и пайплайн инсайтов по данным поддержки — два из пяти практических проектов, — а преподаёт основатель CrewAI. Требует базового Python, поэтому стоит рядом с другими курсами builder-трека, а не с no-code выбором.
Hugging Face
Самое понятное открытое изложение агентных систем. Курс не привязан к одному вендору: он рассматривает фреймворки, которые инженеры реально сравнивают, включая smolagents, LlamaIndex и LangGraph.
Salesforce Trailhead
Курс по no-code сборке агентов, которого не хватало нашему среднему уровню — каждый существующий средний выбор (LangChain, LlamaIndex, LangGraph, Hugging Face) предполагает, что вы пишете на Python. Здесь вы настраиваете реального сервисного агента, описывая желаемое простым языком в Agentforce Builder — без кода — на собственной бесплатной платформе Salesforce Trailhead.