⭐ რეკომენდირებული 🔥 ტრენდულ Agents-ის შექმნა Claude Agent SDK-ით
შექმენით საკუთარი AI აგენტები Claude Agent SDK-ით. ააწყვეთ agent loops, განსაზღვრეთ tools, მართეთ memory და sub-agents, შეაფასეთ behavior და deploy multi-agent სისტემები, რომლებიც რეალურ საინჟინრო ამოცანებს ავტონომიურად ხსნიან.
Oleksii Anzhiiak
სოფტვეარ არქიტექტორი, უფროსი .NET ინჟინერი და თანადამფუძნებელი
კურსის ბოლოს თქვენ შეძლებთ
- production AI agent-ების აშენება Claude Agent SDK-ზე
- Agent-ების დაკავშირება MCP სერვერებთან, custom tools-თან და გარე სისტემებთან
- მსჯელობა agent loops-ზე, error recovery-ზე და long-running task-ებზე
- Agent-ების უსაფრთხო ოპერირება — guardrails, human-in-the-loop, observability
- იმ კლასის agent-ის გაშვება, რომელიც 2026-ში paid-tier დაქირავების პრემიუმს იღებს
გერგებათ ეს კურსი?
ეს თქვენთვისაა, თუ თქვენ…
- გაიარე #25 (Claude API) ან #22 (RAG/Agents) და გინდა Anthropic-native agent layer
- ხარ Senior ინჟინერი, რომელიც AI engineering როლებზე ცდილობს, სადაც „გაუშვია agents" გამორჩევის ნიშანია
- გუნდს ავალებენ agent-ების აშენებას და გინდა იყო ის, ვინც არქიტექტურას წერს, არა დემოს
არ აიღოთ ეს კურსი, თუ…
- ახალი ხარ AI API-ებში — agents ღრმა მხარეა. ჯერ #25 (Claude API) და #22 (RAG/Agents)
- ელი, რომ agents „უბრალოდ მუშაობს" რეალურ ამოცანებზე ყუთიდან — არ მუშაობს. კურსი იმაზეა, როგორ ააგოო ისინი ისე, რომ მუშაობდნენ
- არ წერ production კოდს — agents production-ში სჭირდებათ იგივე ინჟინრული დისციპლინა, რაც ყველაფერ სხვას; მის გარეშე ისინი ხმაურით ვარდება
ვინ კითხულობს
Oleksii Anzhiiak
სოფტვეარ არქიტექტორი, უფროსი .NET ინჟინერი და თანადამფუძნებელი
ოლექსი ანჟიაკი — სოფტვეარ არქიტექტორი, უფროსი .NET ინჟინერი და ToyCRM.com-ისა და ProfectusLab-ის თანადამფუძნებელი. 15+ წლიანი გამოცდილებით, ის სპეციალიზირდება განაწილებულ სისტემებში, cloud ინფრასტრუქტურაში, მაღალი დატვირთვის backend-ში და იდენტობის პლატფორმებში. ქმნის უსაფრთხო ავტენტიფიკაციის სისტემებს, არქიტექტურულ გადაწყვეტებს და თანამედროვე საგანმანათლებლო პროგრამებს, რომლებიც სტუდენტებს კარიერულ წინსვლაში ეხმარება.
ამჟამად ხელმძღვანელობს ToyCRM.com-ის არქიტექტურას — multi-tenant CRM პლატფორმა .NET-ზე. იგივე პატერნები და დიზაინ-გადაწყვეტილებები, რომლებიც იქ გამოიყენება, პირდაპირ ჩნდება კურსებშიც: identity & auth, განაწილებული სერვისები, code review-ის კულტურა. სწავლობ იმისგან, ვინც ამ კვირას production-კოდს უშვებს, არა სახელმძღვანელოდან.
სილაბუსი
შვიდი მოდული Claude agents-ის დიზაინისთვის, შეფასებისა და production-ში გასაშვებად:
- 1 მოდული 1: Agent SDK საფუძვლები — ინსტალაცია, agent definition, system prompts, models-ის შერჩევა cost/quality-ის მიხედვით
- 2 მოდული 2: Tool design — schema design, side-effect boundaries, parallel tool calls, LLM-produced inputs-ის ვალიდაცია
- 3 მოდული 3: Agent loops და control flow — turn limits, stop conditions, tool errors-დან recovery, human-in-the-loop checkpoints
- 4 მოდული 4: Memory, context და sub-agents — working memory vs long-term, sub-agent delegation, parallel branches, context compaction
- 5 მოდული 5: Evaluation და observability — evals-ის შექმნა, golden traces, regression suites, tracing, structured logging, cost dashboards
- 6 მოდული 6: Multi-agent orchestration — handoffs, shared state, task graphs, როდის გავყოთ vs ერთი agent გამოვიყენოთ
- 7 მოდული 7: Production deployment — tools-ის sandboxing, secrets-ის მართვა, rate limit და retry სტრატეგია, scheduled და event-driven agents
წინაპირობები
ძალიან რეკომენდებულია Building with Claude API. ასევე სასარგებლოა LLM-Powered Apps ან MCP Servers.
ძლიერი backend გამოცდილება Python-ზე ან TypeScript-ზე. REST API-ების, async პროგრამირებისა და LLM ძირითადი კონცეფციების გაცნობა.
რას ააშენებთ
გადიხარ მუშა AI agent-ით, აშენებული Claude Agent SDK-ზე — ამუშავებს რეალურ multi-step ამოცანას end-to-end (ანალიზი, დაგეგმვა, შესრულება, ვერიფიკაცია, რეპორტი) სათანადო guardrails-ით. Portfolio-ნაწარმოები 2026-ის ყველაზე მაღალანაზღაურებადი AI engineering როლებისთვის.
- Claude Agent SDK-ის საფუძვლები
- Tool definitions და agentic loop
- Long-running ამოცანები: pause/resume, state, persistence
- Multi-agent orchestration და subagents
- Observability და human-in-the-loop პატერნები
სად დევს თქვენს კარიერაში
კურსის პარალელურად წასაკითხი
C#-დან AI აგენტებამდე: .NET დეველოპერის გზა Claude-ზე განვითარებისკენ
თქვენ უკვე იცით C#, ASP.NET Core და როგორ გაუშვათ production ბექენდები. აი როგორ გამოიყენოთ ეს უნარები სერიოზული AI აგენტების შესაქმნელად Claude-ზე — თქვენი სტეკის გადაგდების გარეშე.
Claude Code production-ში: რა ვისწავლე 6 თვეში
ექვსი თვე Claude Code როგორც ძირითადი ინსტრუმენტი — რომელი workflows-ი რეალურად დაზოგავს დროს, რომელი მას ჩუმად ჭამს, და რა კონფიგურაცია არ ეყენება გუნდების უმეტესობას.
როდის არ გამოიყენოთ AI ინსტრუმენტები როგორც დეველოპერმა
ყველა AI სტატია გეუბნებათ, როდის მიწვდეთ ამ ინსტრუმენტებს. თითქმის არცერთი არ გეუბნებათ, როდის გადადოთ ისინი. ყოველდღიური გამოყენების ორი წლის შემდეგ — სად აკეთებს AI ინჟინრებს უარესად, და რა უნდა გააკეთოთ ამის ნაცვლად.
პირველი გაკვეთილი ჩვენი ხარჯითაა. გადაწყვიტე მასწავლებლის გაცნობის შემდეგ.
ჩაერთე პირველ სესიაზე. თუ პირველი გაკვეთილის შემდეგ გადაწყვიტე, რომ მასწავლებელი არ გერგო — მისთვის არ იხდი, არცერთი უხერხული საუბრის გარეშე. (საცდელი მოქმედებს იმ კურსებზე, რომლებიც 5 გაკვეთილზე გრძელია; ეს კურსი ერგება.)
ფასი და რა შედის
რა შედის
- 14 ცოცხალი სესია × 2 საათი — მასწავლებელი ცოცხლად ატარებს, არა ჩანაწერი
- სლაიდები თითოეული სესიისთვის — შენთან რჩება და ნებისმიერ დროს შეგიძლია გადახედო
- მუშა კოდის ფაილები და data-ფაილები გაკვეთილიდან — შენს მანქანაზე იქნება დაკლონილი
- ყოველკვირეული სავალდებულო პერსონალური კოდის გადახედვით მასწავლებლისგან
- ჩაწერა მოთხოვნით — წინასწარ აცნობე მასწავლებელს („სამშაბათს ვერ მოვალ, ჩაწერე გთხოვ") და გაკვეთილი შენთვის ჩაიწერება
ხშირად დასმული კითხვები
რამდენ საათს მოითხოვს კვირაში?
გათვალე ცოცხალი სესიები პლუს დაახლოებით 1.5–2 საათი პრაქტიკისთვის თითოეულზე. სტუდენტების უმრავლესობა, ვინც გრაფიკში თავსდება, კვირაში 4–6 საათს ხარჯავს. ნაკლებიც მუშაობს — უბრალოდ მეტი დრო სჭირდება.
რა ხდება თუ გაკვეთილს გავაცდენ?
უთხარი მასწავლებელს გაკვეთილამდე — „სამშაბათს ვერ მოვალ, ჩაწერე გთხოვ" — და მასწავლებელი ჩაწერს ამ გაკვეთილს და გამოგიგზავნის. ჩანაწერები არ არის ავტომატური არქივი; ისინი მოთხოვნით კეთდება, როცა წინასწარ გვაცნობებ. გაკვეთილის შემდეგ გააკეთე სავალდებულო, შემდეგ სესიაზე კი მოდი კითხვებით.
რა შედის ფასში?
ცოცხალი სესიები მასწავლებელთან; სლაიდები თითოეული სესიისთვის (შენი რჩება); მუშა კოდის ფაილები და ნებისმიერი data-ფაილი, რომელიც გაკვეთილზე გამოვიყენეთ; ყოველკვირეული დავალება კოდის გადახედვით; და იმ სესიების ჩანაწერები, რომელზეც წინასწარ გაგვიფრთხილე. ყველაფერი დანარჩენი — სერთიფიკატი, alumni-წვდომა, mock ინტერვიუ — ცალსახად ჩამოთვლილია „რა შედის"-ში FAQ-ის ზემოთ იმ კურსებზე, სადაც ეს მოქმედებს.
და თუ ჩავეწერე და მასწავლებელი არ მერგო?
კურსებზე, რომლებიც 5 გაკვეთილზე გრძელია, პირველი სესია ფაქტობრივად საცდელია — თუ პირველი გაკვეთილის შემდეგ გადაწყვიტე, რომ მასწავლებელი არ გერგო, მისთვის არ იხდი. სჯობს ერთი გაკვეთილის მერე წახვიდე, ვიდრე 9 კვირა იტანო ცუდი კავშირი. (5 ან ნაკლები გაკვეთილის კურსები ძალიან მოკლეა — საცდელი შეთავაზება იქ აზრს კარგავს, ჩვეულებრივი ფასი მოქმედებს.)
შეიძლება თანხის უკან დაბრუნება, თუ შუაში მივატოვებ?
დიახ — სანამ კურსის ნახევარზე მეტი გამოუყენებელია (ანუ ნაკლებად ვიდრე 50% გაკვეთილისა გაიარე). თანხის დაბრუნება — გამოუყენებელ ნაწილზე პროპორციულად. შუა გზის შემდეგ აღარ ვაბრუნებთ — ვთვლით, რომ ღირებულება უკვე მიწოდებულია.
შემიძლია სასწავლო ენის შეცვლა?
ცოცხალი სესიები მიმდინარეობს იმ ენაზე, რომელიც ზემოთ ბლოკში „ხელმისაწვდომი ენები"-ა მითითებული. სლაიდები და კოდის ფაილები ჩვეულებრივ ხელმისაწვდომია ოთხივე ენაზე (ინგლისური, რუსული, უკრაინული, ქართული). ბევრი სტუდენტი უსმენს ერთ ენაზე და კითხულობს მეორეზე — ეს ნორმალურია.
მზად ვიქნები რეალური სამუშაოსთვის კურსის შემდეგ?
ერთი კურსი იშვიათად ანიჭებს ვინმეს სამუშაოს თვითონ — არცერთ სფეროში. ეს კურსი გაძლევს იმ საფუძველს, რომელსაც junior-დაქირავების მენეჯერი ელის: საკუთარი ხელით დაწერილი მუშა კოდი, ლექსიკა სხვისი კოდის წასაკითხად და ჩვევები, რომელიც გხდის დასაქირავებელ. გულახდილი პასუხი კითხვაზე „მზად ვარ?" ჩვენს roadmap-ზეა (ბმული გვერდის თავში) — გახსენი ის დონე, რომელზეც გინდა მისვლა, და წაიკითხე ჩეკლისტი „მზად ხარ, როცა…".
შემიძლია განვადებით გადახდა?
დიახ იმ კურსებისთვის, რომლებსაც ზედა ზოლში „ყოველთვიური გადახდა"-ა მითითებული — ჩვეულებრივ ეს ორი ან სამი თანაბარი თანხაა. ის კურსები, რომლებსაც ეს ოპცია არ აქვთ, ერთჯერად უნდა გადაიხადო. თუ ფასი ბარიერია, მოგვწერე — თითოეულ ქეისს ცალკე ვიხილავთ.
ეს ასევე შეიძლება მოგეწონოთ
LLM-ზე დაფუძნებული აპების შექმნა: RAG & Agents
შექმენით production-კლასის AI აპლიკაციები დიდი სასწავლო მოდელების გამოყენებით. Vector databases, RAG, autonomous agents, tool use, evaluation და deployment patterns.
MCP სერვერების და AI Tool Integrations-ის შექმნა
დაეუფლეთ Model Context Protocol (MCP) — Anthropic-ის ღია სტანდარტს AI მოდელების გარე ინსტრუმენტებთან და მონაცემებთან დასაკავშირებლად. შექმენით MCP სერვერები, გაუმართეთ API Claude-ს.
დიზაინის შაბლონები C#-ში: თეორიიდან პრაქტიკამდე
ისწავლეთ GoF-ის კლასიკური დიზაინის შაბლონები C#-ში. გამოიყენეთ პოროჟდაიანი, სტრუქტურული და ქცევითი შაბლონები სუფთა და მოქნილი არქიტექტურის შესაქმნელად.