⭐ Рекомендовано 🔥 В тренді Побудова агентів на Claude Agent SDK
Проєктуйте та запускайте власних AI-агентів на Claude Agent SDK. Будуйте agent loops, визначайте інструменти, керуйте пам'яттю і суб-агентами, оцінюйте поведінку та деплойте мультиагентні системи для реальних інженерних задач.
Oleksii Anzhiiak
Софтвер-архітектор, Senior .NET інженер та співзасновник
До кінця курсу ви зможете
- Збирати production AI-agents на Claude Agent SDK
- Підключати agents до MCP-серверів, кастомних tools і зовнішніх систем
- Міркувати про agent loops, error recovery і long-running tasks
- Безпечно експлуатувати agents — guardrails, human-in-the-loop, observability
- Випускати той клас agents, що отримує paid-tier преміум при найманні у 2026
Чи підходить вам цей курс?
Це для вас, якщо ви…
- Пройшли #25 (Claude API) або #22 (RAG/Agents) і хочете Anthropic-native agent layer
- Ви Senior-інженер, що цілитесь у AI-engineering ролі, де «випускав agents» — differentiator
- Команді доручають будувати agents, і ви хочете бути тим, хто пише архітектуру, а не демо
Не беріть цей курс, якщо…
- Новачок у AI API — agents це глибокий кінець. Спочатку #25 (Claude API) і #22 (RAG/Agents)
- Чекаєте, що agents «просто працюють» на реальних задачах з коробки — ні. Курс про те, як інженерно зібрати їх, щоб вони ПРАЦЮВАЛИ
- Не пишете production-код — agents у проді потребують тієї самої інженерної дисципліни, що й все інше; без неї вони гучно падають
Хто викладає
Oleksii Anzhiiak
Софтвер-архітектор, Senior .NET інженер та співзасновник
Олексій Анжіяк — софтвер-архітектор, Senior .NET інженер та співзасновник ToyCRM.com і ProfectusLab. Має понад 15 років досвіду у розподілених системах, хмарній інфраструктурі, high-load backend-розробці та identity-платформах. Проєктує складні архітектури, створює безпечні системи автентифікації та розробляє сучасні освітні програми, які допомагають студентам досягати реальних кар'єрних результатів.
Зараз очолює архітектуру ToyCRM.com — мультитенантної CRM-платформи на .NET. Ті самі патерни й архітектурні рішення, що використовуються там, напряму потрапляють у курси: identity та авторизація, розподілені сервіси, культура код-рев'ю. Ви вчитеся у того, хто цього тижня відправляє продакшн-код, а не з підручника.
Навчальний план
Сім модулів для проєктування, оцінки та запуску production-агентів на Claude:
- 1 Модуль 1: Основи Agent SDK — встановлення, опис агента, system prompts, вибір моделей за співвідношенням ціна/якість
- 2 Модуль 2: Дизайн інструментів — схеми, межі side-effects, паралельні виклики, валідація входів від LLM
- 3 Модуль 3: Agent loops і потік керування — ліміти ходів, умови зупинки, відновлення після помилок інструментів, human-in-the-loop
- 4 Модуль 4: Пам'ять, контекст і суб-агенти — робоча пам'ять vs довгострокова, делегування суб-агентам, паралельні гілки, ущільнення контексту
- 5 Модуль 5: Evaluation і observability — evals, golden traces, регресійні набори, трейсинг, структурне логування, дашборди вартості
- 6 Модуль 6: Оркестрація мульти-агентних систем — handoffs, спільний стан, графи задач, коли ділити vs використовувати одного агента
- 7 Модуль 7: Production-деплой — sandboxing інструментів, робота з секретами, стратегія rate limit і ретраїв, scheduled та event-driven агенти
Передумови
Настійно рекомендується «Claude API». Також корисні «LLM-застосунки» або «MCP-сервери».
Сильний backend-досвід на Python або TypeScript. Знання REST API, асинхронного програмування та базових концепцій LLM.
Що ви побудуєте
Виходите з робочим AI-agent на Claude Agent SDK, що виконує справжню multi-step задачу end-to-end (аналіз, планування, виконання, верифікація, звіт) з правильними guardrails. Portfolio piece для найвисокооплачуваніших AI-engineering ролей у 2026.
- Основи Claude Agent SDK
- Tool definitions і agentic loop
- Long-running задачі: pause/resume, state, persistence
- Multi-agent orchestration і subagents
- Observability і human-in-the-loop патерни
Де це у вашій кар'єрі
Читати паралельно з курсом
Від C# до AI-агентів: шлях .NET-розробника до розробки на Claude
Ви вже знаєте C#, ASP.NET Core та вмієте запускати production-бекенди. Ось як перевикористати ці навички для серйозних AI-агентів на Claude — не викидаючи свій стек.
Claude Code у production: чого я навчився за 6 місяців
Пів року Claude Code як основного інструменту — які воркфлоу реально економлять час, які тихо його з'їдають, і яку конфігурацію більшість команд так і не налаштовують.
Коли НЕ використовувати AI-інструменти як розробник
Кожна стаття про AI розповідає, коли тягнутися до цих інструментів. Майже жодна — коли їх відкладати. Після двох років щоденного використання — де AI стабільно робить інженерів гіршими, і що робити натомість.
Перше заняття — за наш рахунок. Рішення — після знайомства з викладачем.
Долучіться до першої сесії. Якщо після першого уроку вирішите, що викладач вам не підходить — ви за нього не платите, без незручних розмов. (Пробне діє на курсах довших за 5 занять; цей курс підходить.)
Вартість і що входить
Що входить
- 14 живих занять × 2 години — викладач веде особисто, а не відтворення запису
- Презентація до кожного заняття — залишається у вас і доступна для перегляду в будь-який час
- Робочі файли коду та data-файли з заняття — клонуються до вас на машину
- Щотижнева домашка з особистим код-рев'ю від викладача
- Запис на запит — попередьте викладача заздалегідь («не зможу у вівторок, запишіть, будь ласка») і заняття буде записане для вас
Часті запитання
Скільки часу на тиждень це займе?
Закладайте час на самі заняття плюс приблизно 1.5–2 години практики на кожне. Більшість студентів, які встигають у графік, витрачають 4–6 годин на тиждень. Менше — теж працює, просто довше.
Що, якщо я пропущу заняття?
Скажіть викладачу ДО заняття — «не зможу у вівторок, запишіть, будь ласка» — і він запише цей урок і пришле вам. Записи не є автоматичним архівом, вони робляться на запит, коли ви попереджуєте заздалегідь. Після уроку — виконайте домашку і приходьте з питаннями на наступне.
Що входить у вартість?
Живі заняття з викладачем; презентації до кожного заняття (залишаються у вас); робочі файли коду та будь-які data-файли, що використовувались на занятті; домашка з код-рев'ю щотижня; і записи тих занять, про які ви попередили заздалегідь. Усе понад це — сертифікат, alumni-доступ, mock-інтерв'ю — явно перелічено в «Що входить» над FAQ для тих курсів, де це застосовується.
А якщо я записався, і викладач мені не підійшов?
На курсах довших за 5 занять перше заняття фактично пробне — якщо після першого уроку вирішите, що викладач вам не підходить, ви за нього не платите. Краще піти після одного уроку, ніж тягнути 9 тижнів на поганій хімії. (Курси з 5 або менше занять занадто короткі — пробне там не має сенсу, діє звичайна оплата.)
Чи можна повернути гроші, якщо кидаю посередині?
Так — поки більше половини курсу залишається невикористаною (тобто ви відвідали менше 50% занять). Повернення — пропорційно невикористаній частині. Після половини курсу не повертаємо — вважаємо, що цінність уже отримана.
Чи можна змінити мову викладання?
Живі заняття проводяться мовою, вказаною у блоці «Доступні мови» вище. Слайди та файли коду зазвичай доступні чотирма (англійська, російська, українська, грузинська). Багато студентів слухає заняття однією мовою, а матеріали читає іншою — це нормально.
Чи буду я готовий до реальної роботи після курсу?
Один курс рідко сам по собі влаштовує когось на роботу — у будь-якій сфері. Цей курс дає фундамент, на який очікує junior-менеджер з найму: робочий код, який ви написали самі, словник, щоб читати чужий код, і звички, які роблять вас наймаються. Чесна відповідь на «чи готовий я?» — на нашій дорожній карті (посилання в шапці): відкрийте рівень, до якого хочете дійти, і прочитайте чек-лист «Готові, коли…».
Чи можна оплатити частинами?
Так для курсів, у яких у верхній панелі вказано «Щомісячна оплата» — зазвичай це два-три однакових платежі. Курси без цієї опції оплачуються одноразово. Якщо ціна — перешкода, напишіть нам, ми дивимось на кожен випадок окремо.
Вам також може сподобатись
Побудова LLM-застосунків: RAG та агенти
Будуйте production AI-застосунки на основі великих мовних моделей. Vector databases, RAG, автономні агенти, виклик інструментів, оцінка та патерни деплою.
Побудова MCP-серверів та AI Tool Integrations
Опануйте Model Context Protocol (MCP) — відкритий стандарт Anthropic для підключення AI-моделей до зовнішніх інструментів. Будуйте MCP-сервери, підключайте API до Claude.
Патерни проєктування в C#: від теорії до практики
Опanuйте класичні патерни проєктування GoF у C#. Навчіться застосовувати породжувальні, структурні та поведінкові патерни для створення чистої, гнучкої та підтримуваної архітектури.