Запись [Stepik] Мини-курс по Agno: создай личного ИИ-агента на Python (Максим Рагалевич, Айри Нова)

​

Курс последовательно раскрывает секреты создания ИИ-агентов на Python.

Без сложного кода - только понятная теория, живая практика и реальные примеры.
Шаг за шагом ты соберёшь умного AI помощника, который умеет помнить, рассуждать и взаимодействовать с внешним миром.

Курс подходит даже новичкам в программировании.

Чему вы научитесь

• Собирать ИИ агента с памятью и заданной целью.
• Подключать к нему один или несколько инструментов для выполнения действий (tools).
• Загружать дополнительные знания из внешних файлов (RAG).
• Использовать полностью бесплатного AI помощника, который умеет не только общаться, но и выполнять команды.
• Подключать вашего персонального агента как Телеграм-бота для работы и бесплатного общения 24/7.

О курсе
Ты хочешь научиться создавать настоящих ИИ-агентов, которые умеют не просто отвечать, а ставить цель, использовать инструменты, запоминать факты и действовать как умный помощник?

Тогда этот курс для тебя!

Ты познакомишься с Agno - современным Python-фреймворком, который позволяет просто и прозрачно собирать LLM-агентов прямо на чистом Python, без лишней магии и зависимостей.

Никакой сухой теории! Работающий код в каждом уроке.
Мы не будем ждать 10 уроков, чтобы запустить проект. Вы создадите своего первого агента в первый же вечер. В каждой теме - мини-проект, который остается в вашем портфолио.

И не пропустите наш следующий курс по продвинутой разработке на Agno с еще более крутыми материалами и проектами (в разработке).

Для кого этот курс
Для старшеклассников и студентов, увлекающихся Python, для начинающих и энтузиастов, интересующихся ИИ/LLM и для всех, кто хочет создавать не просто "чат-ботов", а продвинутых и эффективных AI агентов.

Начальные требования

• ПК или ноутбук
• Знакомство с базовыми конструкциями Python на уровне школьной программы
• Желание учиться и экспериментировать

Наши преподаватели
Максим Рагалевич . Разработчик Python и исследователь ИИ. Создаю вместе со студентами умных агентов - просто, понятно, и с упором на результат.
Более 16 лет в IT: прошел путь от системного администратора и разработчика ПО до руководителя IT-отдела. Сейчас моя главная страсть - разработка ИИ-агентов и цифровых личностей.

Как проходит обучение

• Простая пошаговая подача материала;
• Теория, диалоговые вопросы и ответы;
• Практика с реальными примерами кода;
• Проверочные задания и чеклисты;
• 5 полностью функциональных мини‑проектов;
• Итоговый персональный ИИ-агент в Telegram;
• Доступ в уникальный клуб создателей ИИ-агентов в ТГ.

Программа курса

Первое знакомство
Подготовка окружения

1. Устанавливаем Python.
2. Переходим на IDE PyCharm и готовим окружение.
3. Создаём новый проект и устанавливаем Agno.
4. Регистрируемся в OpenRouter и получаем токен доступа.
5. OpenRouter: особенности работы в учебных проектах.
6. Выбираем LLM-модель для агента.

Теория про ИИ-агентов и фреймворки

1. Кто такие LLM-агенты и чем они отличаются от чат-ботов.
2. Почему мы выбираем именно Agno.
3. Безопасность и этика в работе с ИИ-агентами.
4. Тестирование по пройденной теме.

Базовый агент: цель и диалог

1. Теория: что такое цель агента и как она влияет на поведение.
2. Практика: агент отвечает по цели и ведёт диалог.
3. Разбор программы базового агента.
4. Эксперименты и мини-задания.
5. Тестирование по пройденной теме.

Память агента: я тебя не забуду

1. Теория: что и как помнит твой агент.
2. Практика: собираем агента, который нас помнит.
3. Разбор программы агента с памятью.
4. Эксперименты и мини-задания.
5. Тестирование по пройденной теме.

Добавление знаний агенту

1. Теория: мини-RAG как локальный источник знаний.
2. Практика: embedder, индекс, вопросы по документу.
3. Разбор программы агента с знаниями.
4. Эксперименты и мини-задания.
5. Тестирование по пройденной теме.

Продвинутый агент: инструменты и логирование

1. Теория: инструменты агента.
2. Практика: добавление и использование инструментов агентом.
3. Разбор программы агента с инструментами.
4. Теория: обработка ошибок и логирование.
5. Эксперименты и мини-задания.
6. Тестирование по пройденной теме.

Сборка итогового агента

1. Практика: запускаем продвинутого помощника.
2. Разбор программы и дальнейшие улучшения.

Подключение ИИ-агента к Телеграм

1. Создание простого Telegram эхо-бота.
2. Добавление кода итогового агента.
3. Выбор хостинга и запуск агента.

Заключение

1. Итоги и что дальше.
2. Поделись своими впечатлениями.