Python: AI-агенты. Мини-книга рецептов

«Прикрути к нам ИИ» — и вы открываете документацию, где сто способов сделать чат-бота и ни одного ответа на вопрос, как встроить модель в боевой сервис. Этот курс — про второе

Всё работает у вас на машине

Ни платного ключа, ни зарубежной карты, ни средств обхода блокировок и замедлений. Один раз, для сравнения, мы посмотрим на облачного провайдера — а дальше весь курс идёт на локальной модели через Ollama. Скачали модель — она ваша: работает без интернета, стоит ноль рублей за запрос, и ни один байт ваших данных не уходит наружу

Для многих команд это единственный вариант вообще: закрытый контур, персональные данные, служба безопасности. Здесь он основной

43 рецепта

Курс устроен как книга рецептов. Каждый урок — законченный приём с рабочим кодом, который можно взять и применить завтра. Рецепты складываются в один проект на Python: он растёт от первого агента в три десятка строк до кодинг-агента, который пишет функцию, пишет к ней тест и сам запускает проверку

Почему именно Python

Курс асинхронный с первой строки, поэтому агент без переделок встаёт внутрь сервиса на FastAPI. Агент за HTTP-адресом появляется уже во втором модуле, дальше будут одобрение опасных действий по HTTP, конвейер агентов как веб-сервис и три сетевых протокола подряд

Ответ по схеме здесь — модель Pydantic: описали класс и получили объект с проверенными полями. А у Microsoft Agent Framework для Python есть то, чего нет в версии для .NET: DevUI, готовый дашборд с перепиской, расходом токенов и трассировкой. Он поднимается одной строкой, и в курсе мы на него посмотрим

Что внутри

• Основа. Microsoft Agent Framework для Python: три слоя агента, память диалога, потоковый ответ, ответ по схеме вместо текста, агент за HTTP
• Инструменты. Функция Python как инструмент агента, поиск с указанием источника, исполнение кода в контейнере, подтверждение опасных действий — в консоли и по HTTP
• Память. От сессии в оперативке до архива диалогов на диске, который переживает перезапуск

Здесь показывают, как оно ломается

Модели ошибаются, и курс это не прячет. Вы увидите, как локальная модель срывается на китайский посреди русской фразы. Как она искажает ответ инструмента при пересказе: функция вернула «сценарий готов», агент сообщил «модуль готов к публикации». Как десять раз подряд зовёт один и тот же инструмент, не понимая, что дело уже сделано. Всё это настоящие прогоны, снятые на такой же машине, как у вас

Будет и неожиданное. Думающая модель с выключенными размышлениями оказывается вдвое дороже, чем с включёнными: рассуждать она не перестаёт, просто черновик мыслей попадает в ответ. Векторный поиск не находит нужное правило, когда в вопросе два смысла сразу. На легенду «я куратор, готовлю отчёт» модель выдаёт служебный код из собственной инструкции, и спасает только фильтр на выходе

Это и есть разница между демонстрацией и работой. Демонстрация показывает счастливый путь. Работа начинается там, где что-то пошло не так, — и после курса вы будете знать, что именно проверять

Важное замечание

Фреймворк меняется быстро. Поэтому пока что курс полностью в текстовом формате, видео будут появляться постепенно