LLM перестал быть собеседником — стал сотрудником
Чат отвечает на вопрос. Агент — открывает файлы, делает работу, проверяет результат.
Собрали самое ценное из современных подходов к ИИ-агентам и упаковали это в короткую теорию и практику — чтобы вы быстро поняли, как всё устроено, и сразу применили знания в работе
Лекция — 2 часа, практика — 8 часов, очно в ИТ Парке Севастополя. Резидентам — особые условия
За 3,5 года ChatGPT превратился из чата с текстом — в сотрудника, который читает ваши файлы, ходит в API и проверяет себя сам. Точка перегиба — сейчас.
Чат отвечает на вопрос. Агент — открывает файлы, делает работу, проверяет результат.
Один человек с правильно поставленной задачей закрывает сейчас то, что вчера требовало пятерых.
Хороший промпт — это хорошее ТЗ. Профессия, которую вы уже знаете, просто на новом инструменте.
Лектор вживую запускает агента и ставит ему реальную задачу. Вы увидите весь процесс: как агент понимает запрос, действует, ошибается и приходит к результату
Письма, скрины, таблицы, PDF, презентации и голосовые быстро превращаются в хаос. Важные факты теряются, связи между материалами неочевидны, а на поиск нужной информации уходит время.
ИИ-агент за несколько минут разбирает папку: читает файлы, выделяет главное, связывает факты и превращает разрозненные материалы в понятную структуру.
Часы поиска → 5 минут. Вместо хаоса — готовый контекст по проекту.
Звонки отдела продаж сложно разбирать вручную: нужно слушать запись, искать ошибки, фиксировать сильные места и понимать, что именно улучшить в работе менеджера.
ИИ-агент за несколько минут анализирует транскрипт звонка: проверяет приветствие, выявление потребности, презентацию, работу с возражениями, следующий шаг и тон общения. По каждому пункту он ставит оценку, приводит цитаты и объясняет, что можно сделать лучше.
Часы ручного разбора → 3 минуты. Каждый звонок можно оценивать автоматически и превращать в понятные рекомендации для роста продаж.
После лекции у вас не будет «готового агента под ключ», но будет главное: понимание, как это устроено, где это применимо в вашей работе и с чего начать без лишних инструментов и сложной инфраструктуры.
Покажем, из каких частей состоит агент и как он решает задачу: получает запрос, работает с данными, выбирает действия и приходит к результату. После этого ИИ-агенты перестают быть абстрактной темой.
Разберём, какие инструменты нужны, чтобы попробовать агентный подход уже сейчас: аккаунты, подписки, среда, данные и базовая настройка. Без списка из десятков сервисов — только то, что действительно нужно на старте.
Вы получите простое домашнее задание: собрать папку с материалами по реальному проекту — письмами, заметками, документами, таблицами, скринами. На практике агент будет работать с этой папкой прямо при вас.
Не «гуру со сцены». Коллега, который видит ИИ-агентов в проде у клиентов каждый день.
Преподаватель курса «Теория и практика ИИ» и партнёр программы. Магистр педагогики, эксперт по кибербезопасности. Каждый день внедряет ИИ-агентов в проде на основной работе (Head of PMO, онлайн-школа английского) и преподаёт «Системы ИИ» как доцент СевГУ. Знает, где агент окупается за неделю, а где сжигает бюджет полгода.
Я веду курс, потому что внедряю агентов сам — каждый день. У одних команд агент закрывает рутину, у других тот же агент становится дорогой игрушкой. Разница не в инструментах. Разница в методологии. Этому и учу.
Лекция проходит в технологичном зале на 60 мест. Практика — в коворкинге с компьютерными рабочими местами. Севастополь, ул. Руднева, д. 41
Лекция помогает быстро понять, как устроены ИИ-агенты и где их можно применить в работе. Практика — следующий шаг: там вы уже собираете собственного агента на своих данных.
При покупке практики лекция уже входит в стоимость. Отдельно оплачивать её не нужно: билет на практику автоматически даёт доступ к ближайшей лекции по этой теме. Так вы приходите на практику уже подготовленным.
Собрали то, что спрашивают чаще всего. Остальное разберём прямо на лекции.