О курсе

Программа начинается с вводного блока об ИИ-агентах: что это такое, зачем они нужны и чем агентский подход отличается от обычного workflow. Далее разбираются особенности LLM для агентов, включая промпт-инжиниринг и контекст-инжиниринг, а также основы технологии RAG, эмбеддинги и векторные базы данных. Отдельное внимание уделено ключевым понятиям агентов: routing, memory, tools, multiagent, messages.

Практическая часть охватывает несколько инструментов и фреймворков. В блоке по Cursor рассматриваются настройка и использование редактора для разработки кода ИИ-агентов. LangGraph представлен как code-first фреймворк (на базе LangChain): изучаются его основы, отличие от LangChain, основные блоки и подход к разработке агента, а также способы интеграции с 1С.

Далее следует low-code фреймворк n8n: его основы, отличие workflow от ИИ-агента, основные блоки и понятия, преимущества для разработки агентов, обзор популярных шаблонов и особенности интеграции с 1С. Затем рассматриваются облачные решения: Yandex AI Studio (почему облако может быть полезно, основные блоки агентов, возможности Yandex Cloud, интеграция с 1С) и OpenAI Agent Builder (особенности, блоки агентов, интеграция с 1С).

Завершает программу 1С-based фреймворк OneAPA: его назначение в сравнении с другими фреймворками, структурный подход к разработке ИИ-агентов и создание агента для 1С. По каждому из фреймворков (LangGraph, n8n, Yandex AI Studio, OpenAI Agent Builder, OneAPA) в программе заявлена разработка ИИ-агента для 1С.

Что рассматривается в программе

  • Рассматриваются основы LLM, промпт-инжиниринг и контекст-инжиниринг
  • Разбираются принципы RAG, эмбеддинги и векторные базы данных
  • Изучаются понятия routing, memory, tools, multiagent, messages
  • Осваивается настройка Cursor для разработки кода ИИ-агентов
  • Работа с code-first фреймворком LangGraph и его блоками
  • Работа с low-code фреймворком n8n и шаблонами агентов
  • Знакомство с облачными фреймворками Yandex AI Studio и OpenAI Agent Builder
  • Разработка ИИ-агентов для 1С с использованием различных фреймворков

Кому может быть полезен курс

  • Разработчикам и специалистам по 1С, интересующимся интеграцией ИИ-агентов
  • Тем, кто хочет ознакомиться с подходами к созданию ИИ-агентов на разных фреймворках
  • Специалистам, которым нужно понять различия между workflow и агентским подходом
  • Тем, кто интересуется инструментами LangGraph, n8n, Yandex AI Studio, OpenAI Agent Builder и OneAPA

Вопросы о программе

Какие фреймворки для разработки ИИ-агентов рассматриваются в курсе?

В программе представлены LangGraph (code-first), n8n (low-code), Yandex AI Studio и OpenAI Agent Builder (облачные), а также OneAPA (1С-based).

Уделяется ли внимание интеграции ИИ-агентов с 1С?

Да, для каждого из фреймворков (LangGraph, n8n, Yandex AI Studio, OpenAI Agent Builder, OneAPA) в программе заявлены способы и особенности интеграции с 1С, а также разработка ИИ-агента для 1С.

Какие базовые темы по ИИ-агентам включены в курс?

Рассматриваются основы LLM для агентов, промпт-инжиниринг и контекст-инжиниринг, технология RAG с эмбеддингами и векторными базами данных, а также ключевые понятия: routing, memory, tools, multiagent, messages.

Когда начинается курс?

Старт курса запланирован на 12 ноября 2025 года.