Рекомендуемый В тренде Создание агентов на Claude Agent SDK
Проектируйте и запускайте собственных AI-агентов на Claude Agent SDK. Стройте agent loops, определяйте инструменты, управляйте памятью и под-агентами, оценивайте поведение и деплойте мультиагентные системы для реальных инженерных задач.
Oleksii Anzhiiak
Софтвер-архитектор, Senior .NET инженер и со-основатель
К концу курса вы сможете
- Собирать production AI-agents на Claude Agent SDK
- Подключать agents к MCP-серверам, кастомным tools и внешним системам
- Рассуждать о agent loops, error recovery и long-running tasks
- Безопасно эксплуатировать agents — guardrails, human-in-the-loop, observability
- Выпускать тот класс agents, который получает paid-tier премиум при найме в 2026
Подходит ли вам этот курс?
Это для вас, если вы…
- Прошли #25 (Claude API) или #22 (RAG/Agents) и хотите Anthropic-native agent layer
- Вы Senior-инженер, метящий в AI-engineering роли, где «выкатывал agents» — differentiator
- Команде поручают строить agents, и вы хотите быть тем, кто пишет архитектуру, а не демо
Не берите этот курс, если…
- Новичок в AI API — agents это глубокий конец. Сначала #25 (Claude API) и #22 (RAG/Agents)
- Ждёте, что agents «просто работают» на реальных задачах из коробки — нет. Курс про то, как их инженерно собрать, чтобы они РАБОТАЛИ
- Не пишете production-код — agents в проде требуют той же инженерной дисциплины, что и всё остальное; без неё они громко падают
Кто ведёт
Oleksii Anzhiiak
Софтвер-архитектор, Senior .NET инженер и со-основатель
Алексей Анжияк — софтвер-архитектор, Senior .NET инженер и со-основатель ToyCRM.com и ProfectusLab. Имея более 15 лет опыта, он специализируется на распределённых системах, облачной инфраструктуре, высоконагруженной backend-разработке и платформах аутентификации. Занимается проектированием архитектуры, созданием безопасных систем авторизации и разработкой современных образовательных программ, которые помогают студентам получить реальные карьерные результаты.
Сейчас ведёт архитектуру ToyCRM.com — мультитенантной CRM-платформы на .NET, которую строит наша команда. Те же паттерны и архитектурные решения, что используются там, напрямую попадают в курсы: identity и авторизация, распределённые сервисы, культура код-ревью. Вы учитесь у инженеров, которые активно отправляют продакшн-код, а не у учебника.
Программа курса
Семь модулей для проектирования, оценки и запуска production-агентов на Claude:
- 1 Модуль 1: Основы Agent SDK — установка, описание агента, system prompts, выбор моделей по соотношению цена/качество
- 2 Модуль 2: Дизайн инструментов — схемы, границы side-effects, параллельные вызовы, валидация входов от LLM
- 3 Модуль 3: Agent loops и поток управления — лимиты ходов, условия остановки, восстановление после ошибок инструментов, human-in-the-loop
- 4 Модуль 4: Память, контекст и под-агенты — рабочая память vs долговременная, делегирование под-агентам, параллельные ветки, компактирование контекста
- 5 Модуль 5: Evaluation и observability — evals, golden traces, регресс-наборы, трейсинг, структурное логирование, дашборды стоимости
- 6 Модуль 6: Оркестрация мультиагентных систем — handoffs, общее состояние, графы задач, когда делить vs использовать одного агента
- 7 Модуль 7: Production-деплой — sandboxing инструментов, работа с секретами, стратегия rate limit и ретраев, расписания и событийные агенты
Требования
Настоятельно рекомендуется «Claude API». Также полезны «LLM-приложения» или «MCP-серверы».
Сильный backend-опыт на Python или TypeScript. Знание REST API, асинхронного программирования и базовых концепций LLM.
Что вы построите
Уходите с рабочим AI-agent на Claude Agent SDK, выполняющим реальную multi-step задачу end-to-end (анализ, планирование, исполнение, верификация, отчёт) с правильными guardrails. Portfolio piece для самых высокооплачиваемых AI-engineering ролей в 2026.
- Основы Claude Agent SDK
- Tool definitions и agentic loop
- Long-running задачи: pause/resume, state, persistence
- Multi-agent orchestration и subagents
- Observability и human-in-the-loop паттерны
Где это в вашей карьере
Читать параллельно с курсом
Durable Execution для агентов: пятая дисциплина, к которой ваш .NET-бэкграунд уже вас подготовил
Спека — это правда. Контекст — сборка. Evals — доказательство. OpenSpec — операционная система. А субстрат под всем этим — то, что держит многошагового агента в живых через ретраи, рестарты и человека, который ушёл с работы в 17:00, не подтвердив approval-чекпоинт — это durable execution. Любой .NET-инженер, который хоть раз отгружал MassTransit-сагу, уже понимает этот паттерн; вот как он ложится на серьёзных AI-агентов в 2026, и почему именно это та пятая дисциплина, которая наконец закрывает арку.
OpenSpec в 2026: операционная система spec-driven development
Шесть недель назад я поставил @fission-ai/openspec. Вчера отгрузил изменение в четырнадцать файлов за девяносто минут из двухсотстрочной спеки, в brownfield-кодовой базе, которую три инженера правят два года — без мерж-конфликтов, без эскалаций ревью. Это сеньорный архитектурный разбор того, почему OpenSpec — первый SDD-инструмент, который не разваливается под продакшен-реальностью.
Evals в 2026: тест-сьют для систем, которые не детерминированы
Ваша AI-фича работала вчера и ломается сегодня. Ни код, ни промпт, ни модель не менялись. Так выглядит жизнь без evals. Это третья опора триады spec → context → evals — и дисциплина, которую большинство команд пропускает.
Первое занятие — за наш счёт. Решение — после знакомства с инструктором.
Поучаствуйте в первой сессии. Если после первого урока решите, что инструктор вам не подходит — вы за него не платите, без неудобных разговоров. (Пробное действует на курсах длиннее 5 занятий; этот курс подходит.)
Стоимость и что входит
Что входит
- 14 живых занятий по 2 часа — ведёт преподаватель лично, а не запись
- Презентация к каждому занятию — остаётся у вас и доступна для повторного просмотра
- Рабочие файлы кода и data-файлы, использовавшиеся на уроке — клонируются к вам на машину
- Еженедельная домашка с личным код-ревью от преподавателя
- Запись по запросу — предупредите преподавателя заранее («не смогу во вторник, пожалуйста, запишите») и занятие будет записано для вас
Частые вопросы
Сколько времени в неделю это займёт?
Закладывайте время на сами занятия плюс примерно 1.5–2 часа практики на каждое. Большинство студентов, которые укладываются в график, тратят 4–6 часов в неделю. Меньше — тоже работает, просто дольше.
Что если я пропущу занятие?
Скажите преподавателю ДО занятия — «не смогу во вторник, пожалуйста, запишите» — и он запишет этот урок и пришлёт вам. Записи не являются автоматическим архивом, они делаются по запросу, когда вы предупреждаете заранее. После урока — выполните домашку и приходите с вопросами на следующее.
Что входит в стоимость?
Живые занятия с преподавателем; презентации к каждому занятию (остаются у вас); рабочие файлы кода и любые data-файлы, использовавшиеся на уроке; домашка с код-ревью каждую неделю; и записи тех занятий, на которые вы предупредили заранее. Всё сверх — сертификат, alumni-доступ, mock-интервью — явно перечислено в «Что входит» над FAQ у тех курсов, где это применимо.
А если я записался, и преподаватель мне не подошёл?
На курсах длиннее 5 занятий первое занятие фактически пробное — если после первого урока решите, что преподаватель вам не подходит, вы за него не платите. Лучше вы уйдёте после одного урока, чем будете 9 недель тянуть на плохой химии. (Курсы из 5 и меньше занятий слишком короткие — пробное предложение там не имеет смысла, действует обычная оплата.)
Можно ли вернуть деньги, если бросаю на середине?
Да — пока неиспользована больше половины курса (т.е. вы прошли меньше 50% занятий). Возврат — пропорционально неиспользованной части. После середины возврат не делаем — считаем, что ценность уже получена.
Можно ли сменить язык преподавания?
Живые занятия идут на языке, указанном в блоке «Доступные языки» выше. Слайды и файлы кода обычно доступны на всех четырёх (английский, русский, украинский, грузинский). Многие студенты слушают занятия на одном языке, а материалы читают на другом — это нормально.
Готов ли я буду к реальной работе после курса?
Один курс редко сам по себе устраивает кого-то на работу — в любой сфере. Этот курс даёт фундамент, который ожидает junior-нанимающий менеджер: рабочий код, который вы написали сами, словарь, чтобы читать чужой код, и привычки, которые делают вас нанимаемым. Честный ответ на «готов ли я?» — на нашей дорожной карте (ссылка в шапке): откройте уровень, на который хотите выйти, и прочитайте чек-лист «Готовы, когда…».
Можно ли оплатить в рассрочку?
Да для курсов, у которых в верхней панели указана «Ежемесячная оплата» — обычно это два-три равных платежа. Курсы без этой опции оплачиваются единовременно. Если цена — преграда, напишите нам, мы смотрим на каждый случай отдельно.
Вам также может понравиться
Создание приложений на LLM: RAG и агенты
Создавайте production AI-приложения на базе больших языковых моделей. Векторные базы данных, RAG, автономные агенты, вызов инструментов, оценка и паттерны деплоя.
Создание MCP-серверов и AI-инструментов
Освойте Model Context Protocol (MCP) — открытый стандарт Anthropic для подключения AI-моделей к внешним инструментам и данным. Создавайте MCP-серверы, подключайте API к Claude и проектируйте AI-интеграции нового поколения.
Паттерны проектирования в C#: от теории к практике
Освойте классические паттерны проектирования GoF в C#. Научитесь применять порождающие, структурные и поведенческие паттерны для создания чистой, гибкой и поддерживаемой архитектуры.