[LLM Start] Траектория роста по AI-first, AI-driven разработке и ИИ-агентам (Сергей Смирнов)

Система - Стек - Портфолио

Система вместо хаоса: чтобы быстрее делать AI-продукты, расти в карьере и доводить решения до результата.

AI-кодинг

Cистемная работа с AI-агентами. Предсказуемый результат каждый раз — не когда повезёт

• Понимание принципов работы кодовых агентов (возможности и ограничения)
• Рабочий процесс с Cursor (который легко переносится на другие инструменты)
• Rules / skills / subagents / hooks — управляемая работа и максимальная эффективность
• Подстраиваете процесс под любую задачу и проект
• Обычно это даёт x3–5 к скорости и меньше “переделок”

Зачем: Вы становитесь человеком, который стабильно выдаёт результат и быстрее закрывает задачи — это напрямую влияет на ценность на работе и вашу эффективность в своих проектах.

Арсенал навыков

Стек, за который рынок платит и который позволяет запускать свои AI-проекты. Это не "обзор всего подряд", а ядро того, что реально требуется.

• Python + работа с LLM API
• Промпт- и контекст-инжиниринг
• RAG-системы и векторный поиск
• ИИ-агенты и мультиагентные системы (LangChain / LangGraph / MCP)
• Evals и LLM-as-a-Judge (потому что "вроде работает" — не критерий)
• Вывод в production (от прототипа до эксплуатации)

Зачем: Это стек, который открывает вакансии/проекты "не про поиграться", а про реальные задачи — и даёт базу, чтобы делать свой продукт/автоматизацию без дыр.

Портфолио

Реальные AI-проекты — не "прослушанные курсы". Каждая тема заканчивается разработанным решением, а не конспектом.

• AI-ассистенты
• Мультимодальный AI-продукт
• Веб-приложение (облако или свой сервер)
• RAG-системы разной сложности
• Агентная система
• MCP-инструменты
• Мультиагентная система

Зачем: У вас появляется портфолио, которое можно показать работодателю/клиенту — и база, которую реально развивать дальше, а не "оставить в тетрадке".

Четыре пути роста и развития. Один из них — ваш.

Быстрый старт

Хочу быстро войти в AI-разработку

Пробовали AI-инструменты или слышали про Cursor/агентов, но всё разрозненно и непонятно, что реально работает. Нужен быстрый, практичный вход — с результатом, а не с теорией.

Что получишь:

• Cursor: базовый workflow, чтобы "получалось каждый раз"
• LLM API в практике (как подключать и использовать)
• 3 AI-продукта: ассистент → мультимодальный AI-продукт → агент
• Деплой первого решения в облако
• Работа с локальными и облачными LLM
• Шаблоны/чеклисты, чтобы повторять на новых задачах

Xочу делать AI-продукты end-to-end

Xочу самостоятельно закрывать весь цикл: backend + frontend + DevOps + DocOps — с AI. Цель — делать продукт быстро, качественно и до запуска, а не останавливаться на прототипе или искать команду разработки.

Что получишь:

• Системный анализ и планирование
• Архитектура AI-продукта: backend + frontend + данные
• Telegram/веб интерфейс + API + БД (реальная связка)
• Деплой: Docker + CI/CD + базовая наблюдаемость
• DevOps: от настройки окружения до деплоя в облако
• Паттерны интеграции

Хочу специализироваться на агентах и RAG

Хочу делать серьёзные агентные системы, которые можно улучшать и поддерживать.

Что получишь:

• RAG-практика: от базового pipeline до advanced техник
• Агенты: tool calling + LangGraph (и переход к multi-agent)
• Инструменты/интеграции: MCP (как "tool-layer")
• Качество: evals + LLM-as-a-Judge (чтобы не "вроде работает")
• Production-контур: минимальные guardrails/observability как привычка

Карьерный переход

Переход в AI-инженерию (меняю специализацию)
Хочу структурно войти в AI-инженерию: понять базовый стек, собрать портфолио и выбрать фокус. Нужен маршрут, который экономит месяцы хаотичного самообучения.

Что получишь:

• Базовый стек: Python + LLM API + RAG + агенты
• Портфолио проектов: ассистент/агент + (по треку) продукт/система
• Понимание "что учить дальше": ветка Fullstack или Agents/RAG
• Практики системной разработки с AI (чтобы расти быстро, но без хаоса)

Программа:

От системного AI-кодинга к AI-driven разработке, AI-продуктам и агентным системам.

Ступень 1: Интенсив AI-кодинг ИИ-агентов в Cursor

Флагманский интенсив для быстрого старта в AI-driven разработке. Освоите системный AI-driven подход с Cursor и создадите портфолио из LLM-проектов.

Теория:

• AI-driven методология: от идеи до деплоя
• Работа с Cursor: правила, контекст, workflow
• Архитектура LLM-ассистентов и паттерн ReAct
• Мультимодальность и локальные LLM

Практика:

• Настройка окружения и AI-driven разработка в Cursor
• Telegram-бот с LLM, голосом и изображениями
• Автономный агент с инструментами (ReAct)
• Деплой проекта в облако (Railway)

Результат:

• Навык AI-driven разработки и деплоя
• Портфолио из LLM-проектов
• Работающий Telegram-бот
• Мультимодальный AI-продукт
• Агент с инструментами

Ступень 2: Курс "AI-driven Fullstack разработка"

Full Cycle Development с ИИ-агентами. Самостоятельное прохождение всех этапов от идеи до production-ready приложения.

Теория:

• LLM и AI-кодинг экосистема
• Системный анализ и проектирование fullstack-архитектуры
• Backend/API, БД и frontend-интеграция
• DevOps, CI/CD и production observability

Практика:

• Разработка fullstack-приложения с AI-ассистентом
• Реализация backend, PostgreSQL и frontend
• Контейнеризация, CI/CD и деплой в production

Результат:

• Production-ready fullstack-проект
• REST API, React/Next.js, PostgreSQL
• Docker, CI/CD и деплой в облако

Ступень 3: Курс "AI-driven разработка ИИ-агентов"

Комплексное освоение современных технологий создания ИИ-агентов: RAG, интеграции, оценка качества и безопасность.

Теория:

• Основы LLM, AI-driven подход и работа с API
• RAG и Advanced RAG, мониторинг и evals
• LangChain/LangGraph, tool calling и MCP
• Безопасность и оценка качества агентных систем

Практика:

• Создание RAG-агента с векторной базой знаний
• Разработка автономного агента с инструментами
• Внедрение мониторинга, security и evaluation

Результат:

• Production-ready агентная система
• RAG, tool calling, MCP и LangGraph-паттерны
• Навыки evals, observability и security

Ступень 4: Курс "Deep Agents: продвинутая разработка ИИ-агентов"

Создание production-ready агентных систем. GraphRAG, мультимодальный RAG, context engineering и мультиагентное масштабирование.

Теория:

• GraphRAG, мультимодальный RAG и векторные/графовые БД
• Продвинутый context engineering и Deep Agents
• Evaluation, red teaming и prompt management
• Мультиагентные паттерны и протоколы A2A/A2UI

Практика:

• Построение production-ready агентной системы
• Реализация мультиагентной архитектуры
• Масштабирование через A2A и A2UI

Результат:

• Production-ready мультиагентная система
• GraphRAG, observability, evaluation, red teaming
• Навыки промышленного масштабирования агентов

Эксперт Сергей Смирнов

• AI-эксперт и методолог, к.т.н.
• Мастер системных и научно-практических подходов к построению AI-разработки, руководитель RnD лаборатории
• 23 года в Software Engineering, 15 лет в Computer Science, 4 года в GenAI
• Автор корпоративных тренингов по AI-driven разработке для ИТ-команд
• Победитель и призер международных AI-хакатонов
• Призер LLM-coding challenge 2025
• 23 года в разработке ПО, 15 лет в Computer Science, 4 года в GenAI
• Руководитель лаборатории AIRnD.ru и автор канала @AI.Dialogs
• Спикер на митапах и AI-мероприятиях, создатель @devclubspb
• 5 AI-кейсов для РЖД, RUTUBE, MediaWise
• Успешные тренинги для Сбер, Системные Технологии, СИЛАРТ, ITone