| Почитали тут свежий отчёт по рынку ИИ-ускорителей в РФ: оказывается, 54% компаний тормозят внедрение ИИ исключительно из-за конских цен на инфраструктуру. Ну, то есть написать пет-проект с вызовом API это задача на вечер, а вот запустить агента в продакшн так, чтобы он не сжёг бюджет за неделю, — это уже суровая инженерия, которой сейчас не хватает. По сути, мало уметь собирать базовый RAG. Нужно считать токены, настраивать time-travel дебаг в LangGraph и уметь роутить запросы на лету. Всё это мы учли в обновлённом курсе «Разработке AI-агентов». Акцент сделан строго на AgentOps и жёсткий контроль ресурсов. Утверждённый протокол обучения: - [✓]Оценка качества, трейсинг и защита от деградации пайплайнов
(чтобы ваши модели не сошли с ума спустя месяц в проде) - [✓]Мультиагентные паттерны и интеграция по протоколу MCP
(учим агентов работать в команде без конфликтов) - [✓]Локальный деплой Open Source под 152-ФЗ
(для проектов, где данные физически нельзя выносить наружу) Кажется, это единственный адекватный roadmap по переходу от Jupyter-блокнотов к отказоустойчивым enterprise-решениям. Внутренняя смета на модернизацию: | Базовый тариф (Agent Developer): | 49 000 ₽ 62 990 ₽ | | Продвинутый трек (AI Architect): | 99 000 ₽ 124 990 ₽ | ВНИМАНИЕ: На текущем потоке осталось всего 5 мест. | 
