Трек 4 · Advanced
Мультиагенты и локальный деплой
Мультиагентные системы, локальная LLM-инфраструктура, оркестрация моделей и экосистема инструментов
3 модулей 9 уроков 6 ч 15 мин
Для кого
- Разработчики с опытом Python или TypeScript
- Прошедшие Трек 2 или имеющие опыт с Claude Code
- Архитекторы, проектирующие AI-системы
- DevOps-инженеры, настраивающие AI-инфраструктуру
Чему научитесь
- Проектировать мультиагентные архитектуры
- Запускать LLM локально (Ollama, vLLM, llama.cpp)
- Использовать SDK вендоров (Anthropic, OpenAI, Vercel)
- Работать с фреймворками (LangGraph, CrewAI, Dify, n8n)
Пререквизиты
- Python или TypeScript на уровне middle+
- Понимание REST API и HTTP
- Базовый опыт работы с LLM (промпты, API)
- Рекомендуется: Трек 2 (модули 2.1-2.7)
Модули курса
4.1 4.2 4.3
Мультиагентные системы
Архитектура, оркестрация и практика построения команд из AI-агентов
3 уроков ~2 часа
Локальная инфраструктура и инструменты
Локальный деплой LLM, экосистема скиллов и инструменты сообщества
3 уроков ~2 часа
Облачные платформы и SDK для агентов
Anthropic Agent SDK, OpenAI Agents SDK, Vercel AI, LangGraph, CrewAI, Dify, n8n
3 уроков ~2 часа
Карта трека
Модули можно проходить последовательно или выбирать по интересу. Модуль 4.1 -- фундамент для остальных.
4.1 Мультиагенты 4.2 Локальная инфраструктура 4.3 Облачные SDK