[Хекслет] LLM-разработчик. Пакет Стандартный (Кирилл Мокевнин, Рустам Борханов)

Aноним · Вчера в 22:40

Что происходит в 2026 году в разработке?
Компании внедряют AI-ассистентов, автоматизацию на базе LLM, AI-поиск, copilot-функции, RAG-системы и AI-агентов в продукты, внутренние сервисы и бизнес-процессы. Всё чаще разработчику недостаточно просто писать backend или frontend — нужно понимать, как интегрировать большие языковые модели в реальные приложения
Рынок испытывает дефицит, разработчиков, которые умеют:

работать с OpenAI API и open-source моделями
строить AI-функциональность внутри продуктов
подключать LLM к данным и внешним сервисам
разрабатывать AI-агентов и workflow
доводить AI-системы до production

LLM-разработка становится новым слоем современной инженерии — так же, как когда-то обязательными стали Docker, cloud-сервисы или работа с API

Курс поможет разобратьсякак устроена современная ИИ-разработка: от интеграции LLM через API до создания AI-агентов, работающих с корпоративными данными и бизнес-системами. Вы научитесь подключать модели к документам и базам знаний, строить надёжные RAG-системы, автоматизировать процессы через MCP и выбирать между облачной, локальной и гибридной AI-инфраструктурой в зависимости от задач бизнеса
LLM-приложения в Yandex AI Studio/Google AI Studio

Управление поведением LLM

Научитесь управлять поведением модели через системные инструкции и контекст
Разберётесь, как формируются ответы и от чего зависит качество генерации
Изучите ограничения языковых моделей и способы их обхода
Поймёте, как делать ответы предсказуемыми и соответствующими бизнес-задаче

Работа с данными и контекстом

Освоите передачу внешних данных в модель через контекст
Реализуете ручной RAG без использования специализированных фреймворков
Научитесь работать с trusted и untrusted данными
Разберёте риски утечки информации и некорректного использования контекста

Структурированные ответы и интеграции

Научитесь получать ответы в JSON и других структурированных форматах
Освоите Structured Output для интеграции с приложениями и сервисами
Изучите Function Calling и Tool Calling для взаимодействия модели с внешними системами
Познакомитесь с возможностями MCP для подключения инструментов и данных

Агенты и автоматизация процессов

Создадите AI-агентов в Yandex AI Studio
Научитесь строить многошаговые сценарии и workflow-процессы
Разберёте координацию действий модели и внешних инструментов
Поймёте, как автоматизировать выполнение сложных пользовательских задач

Надёжность и безопасность LLM-систем

Реализуете fallback-сценарии для обработки ошибок и нестандартных ситуаций
Изучите механизмы gates и контроля выполнения действий модели
Разберёте атаки prompt injection и способы защиты от них
Освоите подходы к построению безопасных AI-приложений

Оценка качества и Human-in-the-Loop

Научитесь оценивать качество ответов языковых моделей
Освоите ручные методы тестирования AI-систем
Разберёте роль человека в принятии решений и проверке результатов модели
Поймёте, как организовать процесс постоянного улучшения AI-приложений

Проект «AI Help Desk Agent»
Создадите интеллектуального агента поддержки пользователей, который сможет обрабатывать обращения, находить решения в базе знаний и автоматически создавать тикеты во внешних системах

Спроектируете архитектуру AI-агента и настроите его поведение под задачи службы поддержки
Реализуете поиск и использование знаний компании для подготовки точных ответов пользователям
Настроите многошаговый диалог: классификацию запросов, уточнение деталей и генерацию решений
Подключите внешние инструменты через MCP и автоматизируете создание тикетов в системе поддержки
Добавите механизмы контроля качества, безопасности и обработки нестандартных сценариев
Подготовите AI-сервис, готовый к использованию в реальных бизнес-процессах

LLM API и RAG в приложении

Интеграция LLM через API

Научитесь подключать облачные языковые модели к собственным приложениям
Освоите работу с prompts, messages и параметрами генерации
Разберёте streaming-ответы, structured output и обработку ошибок API
Научитесь строить надёжное взаимодействие с LLM в production-среде

Проектирование AI-функциональности

Освоите генерацию структурированных данных и валидацию результатов
Научитесь управлять качеством ответов и бизнес-логикой приложения
Разберёте повторную генерацию отдельных полей и обработку неполных данных
Поймёте, как проектировать AI-функции для реальных пользовательских сценариев

Подготовка данных для RAG

Научитесь загружать и обрабатывать документы различных форматов
Освоите извлечение текста из PDF, DOCX, таблиц и технических спецификаций
Разберёте очистку, нормализацию и разбиение данных на чанки
Поймёте, как подготовить корпоративные данные для работы с LLM

Векторный поиск и Retrieval

Изучите embeddings и принципы семантического поиска
Освоите хранение данных в PostgreSQL и pgvector
Научитесь находить релевантную информацию среди тысяч документов
Разберёте полный цикл построения Retrieval-системы для AI-приложений

Построение RAG-систем

Научитесь собирать контекст для модели на основе найденных документов
Освоите prompt templates и методы снижения hallucinations
Реализуете ссылки на источники и контроль происхождения данных
Поймёте, как создавать AI-системы, работающие на корпоративных знаниях

Production-практики для AI-приложений

Научитесь контролировать стоимость и потребление токенов
Освоите логирование запросов и оценку качества генерации
Разберёте вопросы безопасности документов и API-ключей
Поймёте, как проектировать надёжные AI-сервисы для реального бизнеса

Проект «ИИ-генератор карточек товара»
Создадите AI-сервис для автоматического создания карточек товаров на основе документов поставщиков. Пользователь загружает спецификации, каталоги и технические описания, а система самостоятельно извлекает данные, находит релевантную информацию и формирует готовую карточку товара

Реализуете полный RAG-конвейер от загрузки документов до генерации результата
Настроите извлечение, обработку и векторизацию данных из файлов поставщиков
Построите семантический поиск на базе PostgreSQL и pgvector
Реализуете генерацию структурированных карточек товаров через LLM API
Добавите ссылки на источники, уровень уверенности и выявление недостающих данных
Настроите логирование, контроль качества генерации и мониторинг стоимости запросов

Hermes, MCP и бизнес-действия

Агентные системы и оркестрация через Hermes

Научитесь превращать отдельные LLM-функции в полноценные агентные системы
Освоите Hermes как оркестратор для управления AI-сценариями
Разберёте маршрутизацию запросов, управление состоянием и многошаговые процессы
Поймёте, как строятся корпоративные AI-агенты для автоматизации бизнес-задач

Интеграция с бизнес-системами через MCP

Освоите MCP как универсальный слой взаимодействия с внешними сервисами
Научитесь подключать CRM, биллинги, базы данных и внутренние системы
Разберёте проектирование MCP-серверов и контрактов инструментов
Изучите работу с read/write-инструментами и обменом данными между системами

Управление действиями и бизнес-логикой

Научитесь создавать агентные workflow для реальных бизнес-процессов
Освоите маршрутизацию сценариев и принятие решений на основе контекста
Разберёте механизмы подтверждения действий и контроль рискованных операций
Поймёте, как безопасно автоматизировать действия пользователя через AI

Безопасность и контроль доступа

Освоите разграничение прав и управление разрешениями
Научитесь ограничивать набор доступных инструментов и операций
Разберёте защиту MCP-инструментов и работу с чувствительными данными
Изучите механизмы identity, audit log и контроля действий пользователей

Надёжность и наблюдаемость агентных систем

Научитесь обрабатывать ошибки внешних сервисов и нестабильных интеграций
Освоите retries, idempotency и устойчивость к повторным вызовам
Разберёте observability, tool call tracing и мониторинг агентных сценариев
Поймёте, как поддерживать стабильную работу AI-систем в production

Эксплуатация и production-ready AI

Освоите деплой агентных приложений и настройку окружений
Научитесь безопасно хранить секреты и управлять конфигурацией
Разберёте контроль стоимости, latency и ограничений внешних сервисов
Поймёте, как запускать агентные решения в промышленную эксплуатацию

Проект «ИИ-ассистент для телекома»
Создадите интеллектуального AI-оператора для сайта мобильного оператора связи. Агент сможет не только отвечать на вопросы пользователей, но и выполнять реальные действия через интеграцию с внутренними бизнес-системами компании

Построите агентную систему на базе Hermes и облачной LLM
Подключите бизнес-системы оператора через MCP-инструменты
Реализуете сценарии просмотра и изменения данных абонента
Настроите безопасное выполнение бизнес-действий с подтверждением операций
Добавите контроль прав доступа, аудит действий и обработку ошибок внешних сервисов
Подготовите production-ready AI-агента для автоматизации клиентской поддержки

Корпоративные решения: On-premise и локальные LLM

Локальные LLM и open-source экосистема

Разберётесь, чем локальные модели отличаются от облачных сервисов
Изучите современные open-source модели и сценарии их применения
Освоите Ollama, LM Studio, llama. cpp и другие инструменты локального запуска
Поймёте, когда бизнесу выгоднее использовать локальную инфраструктуру вместо облачных провайдеров

Развертывание и эксплуатация моделей

Научитесь запускать модели на собственных серверах и рабочих станциях
Освоите model serving и OpenAI-compatible API
Разберёте работу CPU и GPU inference
Изучите влияние RAM, VRAM, дисковой подсистемы и нагрузки на производительность системы

Оптимизация производительности и стоимости

Научитесь выбирать подходящие модели под конкретные задачи
Освоите quantization, batching и streaming
Разберёте метрики latency, throughput и tokens per second
Поймёте, как балансировать качество, скорость и стоимость владения инфраструктурой

Интеграция локальных моделей с Hermes

Подключите локальные модели к агентным сценариям Hermes
Научитесь заменять облачные модели без изменения бизнес-логики приложения
Освоите маршрутизацию запросов между различными моделями
Разберёте построение гибридных AI-архитектур

Разработка AI-систем для чувствительных данных

Изучите подходы к работе с конфиденциальной информацией
Освоите local-first архитектуру для корпоративных сценариев
Научитесь ограничивать передачу данных во внешние сервисы
Разберёте требования безопасности, аудита и соответствия корпоративным политикам

Гибридные AI-архитектуры и production-практики

Реализуете fallback между локальными и облачными моделями
Научитесь выбирать оптимальную модель под каждый тип запроса
Освоите мониторинг, логирование и сопровождение локального inference
Поймёте, как строить надёжные AI-системы промышленного уровня

Проект «ИИ-ассистент для банка»
Создадите корпоративного AI-агента для банковского приложения, который работает внутри защищённого контура компании и помогает клиентам получать информацию по продуктам, анализировать операции и выполнять разрешённые действия через интеграцию с внутренними банковскими системами

Развернёте локальную LLM и подключите её к агентной платформе Hermes
Реализуете безопасную работу с банковскими данными без передачи информации внешним провайдерам
Настроите интеграцию с внутренними системами через MCP-инструменты
Реализуете сценарии просмотра информации и выполнения банковских операций
Добавите контроль прав доступа, подтверждение рискованных действий и аудит операций
Построите гибридную архитектуру с возможностью переключения между локальными и облачными моделями