Создание ИИ агентов на Go: Eino (LangGraph), ReAct, RAG, MCP

Юрий Петров

Дата выпуска не указана90 уроков

Сравнить площадки ↓

Обложка курса «Создание ИИ агентов на Go: Eino (LangGraph), ReAct, RAG, MCP» на Stepik

Материал площадки

Описание курса

Текст площадки «Stepik». Упомянутые цены и обещанные результаты могут быть неактуальны; условия покупки проверяйте у продавца.

Читать полное описание

Практический курс по разработке AI-агентов на Go. Мы собираем агента Mini Code (аналог Claude Code) своими руками: от первого вызова языковой модели до рассуждающего ассистента, который пользуется инструментами, сам пишет код, помнит контекст диалога и ищет ответы прямо в коде проекта. Большинство материалов про LLM сводится к "подключи готовую библиотеку и вызови метод". Здесь другой подход. Мы разбираем, из чего агент собран внутри, и собираем каждую часть руками: сообщения и модель, граф с узлами и ветвлением, цикл рассуждения, инструменты, память, поиск по коду. К концу курса у вас не пример из документации, а собственный рабочий кодинг-агент, который вы понимаете до последней строчки. Фреймворк и окружение Фреймворк курса, Eino от CloudWeGo, это нативный Go-фреймворк для LLM-приложений с графовой оркестрацией, готовым ReAct-агентом, инструментами, состоянием и interrupt/resume. Он написан по правилам Go: дженерики, явные ошибки, интерфейсы. Модели запускаем локально через Ollama, поэтому облачные ключи и оплата за токены не нужны. Всё работает на вашей машине, и экспериментировать можно сколько угодно. Сквозной проект Mini Code Mini Code запускается в папке проекта, индексирует код и понимает запрос на естественном языке: "объясни функцию safePath", "почему падает сборка?". Сначала он только читает код и отвечает по нему, а ближе к финалу сам пишет и правит файлы и запускает команды. Проект растёт по ходу курса, и к финальной версии Mini Code умеет: искать по коду семантически (search_code) и буквально (grep), читать файлы (read_file, list_dir); писать и править код (write_file, edit_file) и запускать команды go (run_command), каждый раз спрашивая подтверждение; помнить сессию между запусками (session.json) и продолжать разговор после перезапуска; подключать внешние инструменты по протоколу MCP: историю коммитов (git_log) и дерево проекта (project_tree); отправлять трейсы в LangFuse и показывать собранный граф в плагине EinoDev; работать в трёх режимах: интерактивный REPL, одноразовый вопрос через -q для скриптов и CI, терминальный интерфейс -ui на Bubble Tea и Lip Gloss в духе Claude Code.

Один курс · разные способы доступа

Где удобнее учиться?

Сравните цену и то, как будете заниматься.

Все площадки в таблице · листайте вправо →

Цена, удобство и возможности площадок для курса «Создание ИИ агентов на Go: Eino (LangGraph), ReAct, RAG, MCP»
Выбирайте не только по цене	Учитесь с комфортом В Курсе Сайт площадки ↗ Уроки, текст и помощь — в одном месте	Другой вариант доступа Stepik Сайт площадки ↗ Обучение на площадке
ЦенаСумма и выгодность предложения	От 300 ₽	2 100 ₽Нет сопоставимой ценыПоследняя собранная цена · 19.09.2026Последние полученные условия; требуется повторная проверка.
Удобство интерфейсаОценка формата занятий	Навигация и занятия на сайте	Навигация и занятия на сайте
Встроенный просмотрБез скачивания всего курса	✓Просмотр на сайте

История цен на площадках

Формат и условия

Как проходит обучение

Эти данные взяты из программы и описания площадки. Пустое поле означает, что на странице курса ответа не было.

Документ: На странице курса указано: сертификат не выдаётся.Проверено 19.09.2026 · Источник ↗
Темы программы: Введение; Основы Eino; Оркестрация: графы состояний; Проект Mini Code. Этап 1. Каркас агента; Инструменты и tool-calling; Mini Code: работа с файлами; ReAct: Reasoning + Acting; Mini Code: думающий агентПроверено 19.09.2026 · Источник ↗

Команда курса

Авторы и преподаватели

Юрий ПетровАвтор материалов
IT-компания FriflexПреподаватель

Содержание обучения

Что в программе

01Введение9 уроков

ПриветствиеВремя не указано
Что такое LLM-агент: от "чат-бота" к автономному исполнителюВремя не указано
Архитектуры агентов: workflow против agentВремя не указано
Почему Go для AI-агентов и что такое EinoВремя не указано
Установка окружения: Go, Ollama и первая модельВремя не указано
Первый запуск: ChatModel + OllamaВремя не указано
Анатомия Eino и итог модуляВремя не указано
Карта документации EinoВремя не указано
Проверка знанийВремя не указано

02Основы Eino8 уроков

schema.Message и роли: System / User / Assistant / ToolВремя не указано
Интерфейс ChatModel: Generate и StreamВремя не указано
Опции вызова: температура, top-p, max tokens, model.WithXxxВремя не указано
Стриминг ответов: StreamReader, обработка чанковВремя не указано
Шаблоны промптов: prompt.FromMessages, FString/GoTemplate/Jinja2Время не указано
Структурированный вывод: парсинг JSON-ответов моделиВремя не указано
Практика: мини-ассистент с системным промптом и историей. ИтогВремя не указано
Проверка знанийВремя не указано