ИИ-агенты и автоматизация

О курсе

ИИ-агенты позволяют передавать искусственному интеллекту не отдельные поручения, а целые последовательности рабочих операций. Такой помощник способен получать информацию из подключенных источников, обрабатывать ее по заданным правилам, обращаться к внешним сервисам и выполнять предусмотренные сценарием действия. Это дает возможность автоматизировать процессы, которые обычно требуют постоянного участия специалиста.

На курсе вы научитесь создавать таких цифровых помощников без программирования. Основная работа ведется в визуальной среде n8n: вы будете проектировать логику агента, настраивать системные инструкции, подключать базы данных и сторонние сервисы, использовать RAG и адаптировать готовые решения под собственные задачи. Более продвинутая часть программы посвящена системам, в которых несколько агентов распределяют функции между собой.

Кому подойдет обучение

• Продакт-менеджерам. Автоматизация поможет сократить время на передачу и систематизацию информации между командами, обработку исследований, подготовку материалов и другие повторяющиеся операции, чтобы больше внимания уделять развитию продукта.
• Бизнес-аналитикам. Вы сможете делегировать агентам получение, подготовку и первичную обработку информации, оставляя специалисту интерпретацию результатов и задачи, требующие экспертного решения.
• Специалистам смежных направлений. Курс подойдет тем, кто регулярно работает с документами, коммуникациями, техническими заданиями, брифами, отчетами и другими типовыми процессами, которые можно частично перевести в автоматический режим.

Что вы освоите

• научитесь переводить рабочий процесс в понятную схему действий будущего агента;
• сможете адаптировать готовые автоматизации под особенности собственных задач;
• освоите создание системных инструкций, обеспечивающих более предсказуемое поведение ИИ;
• научитесь связывать агента с API, хранилищами информации, мессенджерами и другими внешними системами;
• разберетесь в принципах работы векторного поиска и баз данных соответствующего типа;
• освоите RAG и сможете подключать к агенту дополнительные источники знаний;
• научитесь учитывать требования к хранению и защите информации;
• разберете способы противодействия вредоносным инструкциям, передаваемым модели через пользовательский ввод;
• сможете предусматривать ошибки, перегрузки и нестандартные ситуации в работе автоматизации;
• научитесь контролировать состояние и результаты работы созданной системы;
• освоите распределение функций между несколькими ИИ-агентами;
• сможете выстраивать правила передачи запросов между элементами мультиагентной системы.

Какие процессы можно автоматизировать

• Обращения пользователей. Агент может сортировать входящие сообщения, извлекать из них значимую информацию и превращать поток обратной связи в структурированные данные и задачи для команды.
• Исследовательские интервью. Система способна обрабатывать расшифровки разговоров, выделять повторяющиеся наблюдения и помогать формировать базу пользовательских инсайтов.
• Изучение конкурентной среды. Автоматизация позволяет регулярно собирать сведения о рынке и конкурентах и сохранять результаты наблюдений для дальнейшего анализа.
• Результаты совещаний. ИИ может фиксировать договоренности, структурировать основные выводы и автоматически создавать задачи после встречи.
• Подготовку документов. Агент способен формировать материалы по заранее определенной структуре, поддерживая единообразие оформления и снижая вероятность пропуска обязательной информации.
• Контроль показателей. Система может отслеживать изменения метрик и выполнять первичную диагностику возможных причин отклонений.

Инструменты и технологии

• n8n;
• векторные базы данных;
• RAG;
• векторный поиск;
• API-интеграции;
• подключение мессенджеров;
• интеграция с системами управления задачами;
• BPMN;
• системный промптинг;
• мультиагентная архитектура.

Программа обучения

• Знакомство с ИИ-агентами. Разберетесь, чем агент отличается от обычного взаимодействия с языковой моделью через сложный промпт, и определите, какие рабочие операции целесообразно автоматизировать. Познакомитесь с устройством курса и на примерах оцените возможности персональных AI-помощников.
• Устройство агента и системные инструкции. Изучите основные компоненты агентной системы и научитесь задавать правила ее поведения. Потренируетесь составлять системные промпты для реальных рабочих сценариев, проверять полученные инструкции по заданным критериям и корректировать их для более стабильного результата.
• Проектирование автоматизированного процесса. Научитесь предварительно описывать логику будущего решения и представлять последовательность операций в структурированном виде. Познакомитесь с BPMN и примените его при создании схемы собственного агента.
• Создание агента в n8n. Освоите возможности no-code-платформы и соберете первую работоспособную автоматизацию. Разберетесь с нодами, подключением сторонних сервисов и организацией хранения информации. Отдельно рассмотрите вопросы безопасности, которые необходимо учитывать при создании рабочего решения.
• Подключение дополнительных знаний. Изучите устройство векторных баз, познакомитесь с семантическим поиском и технологией RAG. На практике добавите к своему агенту хранилище, благодаря которому система сможет находить и использовать сведения из подключенной информационной базы.
• Адаптация решения к собственным процессам. Научитесь переносить созданные автоматизации в личную среду n8n, заменять учебные источники информации собственными и корректировать логику под реальные сценарии. Перед запуском проведете итоговую проверку системы и устраните обнаруженные недочеты.
• Мультиагентная архитектура. Разберетесь, в каких ситуациях одной автоматизации недостаточно и задачу рациональнее распределить между несколькими специализированными агентами. Научитесь назначать им разные функции, выбирать модель взаимодействия и определять правила перенаправления запросов. В результате соберете систему под выбранный продуктовый сценарий.

Результат обучения

По итогам курса у вас будет собственный ИИ-агент, который можно перенести в личный аккаунт и настроить под реальные рабочие процессы. Вы сможете подключить необходимые источники информации и внешние сервисы, изменить сценарий выполнения операций и проверить решение перед использованием.

При изучении расширенной части программы вы также научитесь создавать архитектуру из нескольких специализированных агентов. Такой подход позволяет разделять сложный процесс на отдельные функции и автоматически определять, какой компонент системы должен обработать конкретный запрос.