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

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 Пакет Стандартный