Чему вы научитесь
- Понимать ограничения автономных LLM и задачи, которые решает MCP
- Объяснять архитектуру клиент-сервер MCP и жизненный цикл соединений
- Определять и реализовывать инструменты, ресурсы и подсказки MCP
- Создавать односерверные и многосерверные агентные приложения
- Интегрировать MCP с LangChain, LangGraph и LlamaIndex
- Проектировать агентную логику и координацию инструментов
- Разрабатывать мультимодального AI-ассистента для анализа изображений
- Готовить AI-приложения к продакшен-развёртыванию
О курсе
Этот курс посвящён разработке агентных систем искусственного интеллекта нового поколения на базе протокола MCP (Model Context Protocol). Вы научитесь создавать интеллектуальных агентов, способных планировать действия, использовать инструменты и взаимодействовать с несколькими источниками данных.
Программа сочетает теорию и практику: от понимания эволюции больших языковых моделей до реализации полноценных многосерверных приложений. Особое внимание уделяется архитектуре, масштабируемости и надёжности взаимодействия между компонентами системы.
Итогом обучения станет комплексный проект мультимодальный помощник по исследованию изображений, который анализирует визуальные данные и автоматически находит связанную информацию с помощью внешних инструментов. Курс ориентирован на реальные задачи и подготовку решений, готовых к использованию в продакшене.
Для кого этот курс
Начальные требования
Уверенное знание Python (функции, классы, структуры данных)
Понимание асинхронного программирования (async/await)
Базовое представление о REST API и клиент-серверном взаимодействии
Навыки работы с командной строкой и виртуальными окружениями
Общее понимание принципов работы больших языковых моделей
Опыт с AI-фреймворками желателен, но не обязателен
Как проходит обучение
Текстовые лекции с демонстрацией терминала и наглядными схемами
Программа курса
