Udemy / Арнольд Оберлейтер - Агентный ИИ Буткемп: ИИ агенты при помощи Python, n8n, MCP & RAG

Агентный ИИ Буткемп: ИИ агенты при помощи Python, n8n, MCP & RAG (2025)

Слив курса Агентный ИИ Буткемп: ИИ агенты при помощи Python, n8n, MCP & RAG [Udemy] [Арнольд Оберлейтер]

***Язык английский + бонусом субтитры на русском языке, + озвучка на русском языке (ИИ)***

Чему вы научитесь:

Освойте разработку искусственного интеллекта и «Vibe Coding»: используйте Cursor, Python, Node.js, Git и GitHub для быстрой разработки программного обеспечения.

Создавайте ИИ-агентов на Python: освойте Pydantic AI, интерфейсы Gradio, механизмы защиты и фреймворки оценки.

Создавайте агентов OpenAI: используйте OpenAI AgentKit, Agent Builder и интегрируйте ChatKit в приложения Next.js и React.

Разработка агентов глубокого анализа: создание автономных агентов, которые осуществляют поиск в интернете и обобщают сложные отчеты.

Освойте протокол MCP (Model Context Protocol): подключите Claude Desktop, Cursor и Antigravity к локальным файлам и инструментам.

Создавайте собственные MCP-серверы: разрабатывайте инструменты MCP с использованием Python и n8n для управления внешними API.

Автоматизация с помощью n8n (Low-Code): основные веб-хуки, HTTP-запросы, узлы кода, слияния, узел if, циклы и обработка ошибок.

Расширенные рабочие процессы n8n: создание многоагентных систем, оркестраторов, Telegram-ботов и самостоятельное размещение n8n.

Интеграция баз данных и SQL: подключите базы данных Supabase, Pinecone, Postgres и Vector к вашим агентам искусственного интеллекта.

Локальный ИИ и конфиденциальность: запускайте модели Ollama, DeepSeek, Qwen, Kimi, zAI и Llama локально с помощью Docker и Flowise.

Master RAG (Retrieval-Augmented Generation): оптимизация встраивания данных, сегментирования, Tok-K, измерения температуры, Top-P Markdown и векторного поиска.

Создавайте визуальных агентов с помощью Flowise: создавайте агентов LangChain и LangGraph без программирования и размещайте их на Render.

Разработка голосовых агентов: создавайте голосовых помощников на основе искусственного интеллекта в реальном времени с помощью Python, LiveKit, Vapi и ElevenLabs.

Генеративный ИИ и распространение: автоматизация ComfyUI, Flux, Z-Image и SDXL для генерации изображений и видео с помощью n8n.

Изучите фреймворки Agentic: разберитесь в AutoGen, CrewAI, Semantic Kernel, Open WebUI и стеке искусственного интеллекта от Microsoft.

Создайте агентство, специализирующееся на ИИ: изучите ценообразование, генерацию лидов, стратегию продаж и поиск ниши для услуг в сфере ИИ.

Безопасность и законодательство в сфере ИИ: освоение GDPR, соответствие требованиям законодательства ЕС в области ИИ, предотвращение внедрения вредоносного ПО без предупреждения, взломов и отравления данных.

Развертывание и хостинг: публикация на GitHub, размещение на Render, развертывание приложений Next.js и управление контейнерами Docker.

Освойте веб-разработку с использованием ИИ и создавайте собственные интерфейсы для ИИ: внедряйте пользовательские чат-боты с ИИ, используя Next.js, React, TypeScript, Vite и Tailwind CSS, непосредственно на веб-сайты.

Прекратите наблюдать за тем, как развивается ИИ. Начните создавать его.

Вы видели, на что способен ИИ.

Но как выйти за рамки простых подсказок и создать автономных агентов, масштабируемые системы автоматизации и реальные бизнес-приложения?

Этот курс — настоящий мастер-класс по автоматизации ИИ и ИИ-агентам. Он заполняет пробел между Low-Code (n8n, Flowise) и Pro-Code (Python, Pydantic AI, Cursor), предоставляя вам полный набор навыков для доминирования в сфере ИИ в 2026 году.

Этот курс охватывает все аспекты: от создания локальных RAG-систем, работающих на вашем ноутбуке, до развертывания голосовых агентов корпоративного уровня и освоения протокола контекстной модели (MCP).

Независимо от того, являетесь ли вы разработчиком, предпринимателем или энтузиастом автоматизации, вы научитесь использовать платформы LLM (такие как DeepSeek, GPT, Claude, Gemini) для выполнения реальной работы.

Что вы получите:

Практические проекты: создание агентов для углубленного исследования, голосовых аватаров, маркетинговых ботов, систем генерации лидов и многого другого.

Загружаемые ресурсы: получите доступ к готовым рабочим процессам JSON, репозиториям кода Python и системным подсказкам для ускорения внедрения.

Двухэтапное обучение: изучайте материал как визуальным способом (n8n, Flowise), так и программным (Python, Next.js).

Что вы узнаете на этом курсе:

Основы: магистратура, настройка и «программирование атмосферы»

Начните с базового набора инструментов, необходимых для работы.

Экспресс-курс по Cursor: освойте редактор кода с искусственным интеллектом, который пишет за вас программное обеспечение («Vibe Coding»).

Основы ИИ: углубленное изучение LLM, токенов, вызовов функций и «моделей рассуждений», таких как DeepSeek R1, GPT 5.2 Thinking и OpenAI o3.

Полная настройка стека: правильно установите Python, pip, uv, Node.js, Git и Docker, чтобы подготовить вашу машину к разработке ИИ.

Экосистема агентов OpenAI и веб-приложения

Создавайте официальные агенты, используя новейшие инструменты OpenAI и OpenAI Agent SDK.

OpenAI AgentKit & Agent Builder: Создавайте агентов с переменными состояния, защитными механизмами и доступом в интернет.

Интеграция Next.js и React: создавайте собственный чат (ChatKit) и размещайте пользовательские виджеты на веб-сайтах.

Агент глубокого исследования: Создайте сложного агента, способного сканировать интернет и синтезировать отчеты.

Агенты искусственного интеллекта на Python с использованием Pydantic AI

Начните свою профессиональную карьеру в области разработки искусственного интеллекта с помощью кода.

Pydantic AI Framework: Создавайте типобезопасных и надежных агентов с помощью Python.

Gradio Interfaces: Создавайте удобные веб-интерфейсы для ваших скриптов на Python.

Code & Deploy: Научитесь публиковать свои проекты на GitHub и делиться ими со всем миром.

Локальный ИИ и RAG (приоритет конфиденциальности)

Запускайте ИИ полностью на собственном оборудовании — никаких платежей за API, полная конфиденциальность.

Локальный стек: освоение Ollama , Docker и Flowise для автономного ИИ.

Расширенная технология RAG (Retrieval-Augmented Generation): настройка векторных баз данных Postgres , управление эмбеддингами и оптимизация стратегий сегментации.

LangChain и LangGraph: Разберитесь в архитектуре современных цепочек искусственного интеллекта.

Освоение Flowise: визуальные агенты искусственного интеллекта

Создавайте мощные чат-боты без написания кода.

Агенты на базе API: подключайте студентов магистратуры к реальным инструме