Главная / Курсы / AI-агенты и нейроассистенты / ИИ-агенты и автоматизация
ИИ-агенты и автоматизация
Яндекс Практикумонлайн-школа · 11 курсов
ИИ-агенты берут на себя рутину: обработку документов, ответы на вопросы клиентов, сбор данных из разных источников. Вместо того чтобы нанимать людей на повторяющиеся задачи, компании запускают агентов, которые работают 24/7 без ошибок.
Оценка редакции ▴ 4.5
Считается по программе, практике, преподавателям и отзывам — не по рекламным бюджетам школы.
✓Плюсы
- Диплом о профпереподготовке гос. образца
- Рассрочка — доступная ежемесячная оплата
- Работа на no-code-платформе n8n без навыков программирования
–Минусы
- Нет помощи с трудоустройством после окончания курса
- Длительность 36 месяцев — требует долгосрочного обязательства
Для продакт-менеджеров, бизнес-аналитиков и специалистов смежных сфер, которые хотят автоматизировать рутину и высвободить время на стратегию без программирования
Бонусы и преимущества
Чему учит курс
- Собственный ИИ-агент с возможностью настройки под ваши рабочие процессы
- Автоматизация рутины — анализа тикетов, расшифровки интервью, подготовки отчётов
- Настройка мультиагентных систем
- Безопасность и внедрение агентов с учётом корпоративных ограничений
- Проектировать workflow агента и кастомизировать готовые решения под свои задачи
- Готовить системные промпты для стабильной работы ИИ‑агента
Программа курса (4 модуля)
Курс «ИИ-агенты и автоматизация» научит создавать ИИ-агентов без кода для автоматизации рабочих задач. За 6-8 недель вы освоите проектирование workflow, работу с промптами, интеграцию с сервисами и векторными базами данных. Курс подходит продакт-менеджерам, бизнес-аналитикам и специалистам смежных сфер.
- 1Основы работы с ИИ-агентами и системный промптингПодготовка промптов под рабочие задачи.
- 2Сборка ИИ-агентаПроектирование рабочего процесса и сборка агента с внешними сервисами.
- 3Внедрение векторных баз данныхИспользование RAG для поиска информации агентом.
- 4Кастомизация ИИ-агента под свои задачиПодключение источников данных и перенос агентов.
Навыки после курса
Покрытие навыков направления Высокое покрытие
Какие темы подборки «AI-агенты и нейроассистенты» курс закрывает, а какие остаются за его рамками.
Закрывает
- Различать промпт, автоматизацию (workflow), ИИ-агента и мультиагентную систему и отбирать задачи, которые выгодно автоматизировать
- Проектировать агента как ТЗ: роль, входные и выходные данные, правила и ограничения, критерии качества результата
- Собирать работающий сценарий агента на no-code/low-code платформах (n8n, Make, Relevance AI)
- Подключать агента к внешним сервисам через API и вебхуки (Google Sheets, Airtable, CRM, мессенджеры) и разбираться в чужой документации
- Строить RAG-пайплайн на базе знаний компании: подготовка и нарезка документов, векторная база (Supabase/pgvector, Qdrant, Pinecone), поиск по смыслу
- Настраивать логику сценария и обработка ошибок: ветвления, условия, повторы, фолбэки, отладка по логам
- Защищать агента и данные: промпт-инъекции, фильтрация ввода, права доступа, лимиты запросов, работа с персональными данными
- Строить мультиагентные системы: разделение ролей, оркестрация и маршрутизация запросов (LangGraph, CrewAI, встроенные оркестраторы no-code платформ)
- Настраивать наблюдаемость и экономику агента: трассировка запросов (Langfuse, встроенная аналитика платформ), подсчёт токенов и стоимости, выбор модели под задачу
Не входит в программу
- Создавать персональных ассистентов в конструкторах (Custom GPTs, ассистенты на базе LLM) с загруженной базой знаний и инструкциями
- Запускать агента в мессенджере или чат-канале (Telegram-бот, веб-виджет) с памятью диалога
- Тестировать и улучшать агента: набор тестовых кейсов, оценка качества ответов, итеративная доработка промптов и сценария
- Собирать агентов под задачи конкретной функции — маркетинг и контент, продажи и ответы клиентам, HR-скрининг, отчётность и аналитика
- Подключать агенту инструменты через вызов функций и Model Context Protocol (MCP)
Описание курса
ИИ-агенты берут на себя рутину: обработку документов, ответы на вопросы клиентов, сбор данных из разных источников. Вместо того чтобы нанимать людей на повторяющиеся задачи, компании запускают агентов, которые работают 24/7 без ошибок. Курс учит строить такие системы без написания кода — через визуальный конструктор и правильную настройку нейросети.
Практический результат
После курса специалист создаёт рабочих агентов для своих задач: бот, который отвечает на вопросы из базы знаний компании, система, автоматизирующая обработку заявок, или помощник, интегрированный с CRM и мессенджерами. Агент учится на собственных данных через векторные базы, защищён от сбоев и работает стабильно. Результат: сотрудники экономят часы на рутине, компания снижает затраты на поддержку и ускоряет обслуживание клиентов.
Отзывы о курсе
Что рассказывают студенты, прошедшие курс.
Отзывов пока нет — будьте первым, кто поделится опытом обучения.
Оставить отзыв о курсе
Похожие курсы — AI-агенты и нейроассистенты
Яндекс Практикум
3.2/5 ИИ-агенты для работы и бизнеса
Доступна рассрочка на оплату
Netology
4.2/5 AI-архитектор с нуля до PRO
Рассрочка — доступный вход в архитектуру ИИ-систем для специалистов без финансовых возможностей единовременной оплаты
Otus
4.2/5 ИИ-агенты: продвинутое внедрение и использование
Практическое владение кодинг-агентами (Cursor, Copilot, Cline) как инструментом ускорения разработки — критично для руководителей, которые внедряют AI в процессы команды
ВШЭ
4.0/5 Основы ИИ-агентов для автоматизации процессов
Практическая сборка рабочих ИИ-агентов без программирования — даёт специалистам инструмент быстро внедрить автоматизацию в свои процессы без найма разработчиков