19 минСоздание более эффективных ИИ-агентов
Вы улучшите проектирование инструментов так, чтобы агенты выбирали нужное действие с нужными параметрами.
Web Dev Simplified. Полная сборка вместе с автором, шаг за шагом, — и MCP-сервера, и клиента на TypeScript: определения инструментов, схемы, промпты и ресурсы, транспорт stdio, отладка через инспектор. Это самое близкое на YouTube видео к тому, чтобы действительно делать то, что предлагает статья, в темпе, когда можно поставить на паузу и повторять в собственном редакторе.
API SDK и поведение инспектора зависят от версии. Ориентируйтесь на архитектуру, но перед эксплуатацией сверьте актуальные сигнатуры MCP SDK, рекомендации по транспортам, требования к авторизации и подходы к обработке ошибок.
Вы соберёте свой первый MCP-сервер и поймёте, как связаны между собой инструменты, схемы, промпты, ресурсы и транспорты.
Уверенное владение TypeScript и локальное окружение, где можно безопасно тестировать вызовы инструментов.
Последняя проверка: 18 мая 2026 г.
Продолжайте тот же учебный путь со следующими связанными видео.
19 минВы улучшите проектирование инструментов так, чтобы агенты выбирали нужное действие с нужными параметрами.
19 минВы поймёте, каких механизмов промышленной эксплуатации не хватает простым демонстрационным чатам по документам.
39 минВы сравните агентное извлечение и извлечение по графу на конкретной реализации.
Тщательно подобранные внешние курсы, которые глубже раскрывают эту тему.
Emory University Goizueta Business School faculty
Более глубокий университетский аналог нашего начинающего HubSpot-курса по маркетингу — подход бизнес-школы Emory идёт дальше «как писать промпты» к обучению генеративных моделей под брендовый вывод, экономике воронки покупок для ИИ-контента и целому модулю настоящего скепсиса о том, когда генеративный ИИ в маркетинге стоит использовать, а когда нет.
IBM AI Academy
Ответ эпохи генеративного ИИ на вопрос о стратегии для руководителей. Три коротких курса, адресованных напрямую бизнес-лидерам — техническая подготовка не нужна — о том, где генеративный ИИ создаёт ценность, как им ответственно управлять и как превратить расплывчатое «нам нужен ИИ» в конкретный, обоснованный сценарий использования. Оценка 4,6 примерно по 700 отзывам.