практикум

ИИ-агенты для инженеров

Стань инженером, который управляет флотом AI-агентов. Научись внедрять opencode, Aider и MCP в DevOps-пайплайны, автоматизировать IaC и контролировать расходы на LLM.
Купить >>>

темы, которые вы освоите

opencode
Aider
Cline
Model Context Protocol (MCP)
Langfuse
Terraform/Helm
Playwright
FastMCP
Автономия
Агенты не просто дополняют код, а самостоятельно выполняют циклы Reason+Act до достижения результата.
Интеграция
Протокол MCP позволяет подключить ИИ напрямую к вашим БД, логам и внутренним API.
Экономика
Правильная настройка Architect/Editor моделей снижает расходы на API в 5-10 раз без потери качества.
Безопасность
Знание методов изоляции позволяет использовать мощь LLM даже в чувствительных корпоративных средах.
Rebrain
— большое сообщество IT-специалистов, создаём
практикумы по инфраструктуре с 2018 года
Почему выбирают наши программы
  • Автоматические проверки — мгновенная обратная связь по заданиям
  • Проверки менторами — DevOps-инжерами с опытом в индустрии от 5+ лет
  • Возможность общаться с опытными практикующими специалистами
  • Свободный темп — проходите без жёстких дедлайнов
  • Прикладные задачи — кейсы, приближенные к реальной работе DevOps-инженера
Стать частью сообщества >>>
phone

Кому подойдёт

DevOps-инженеры

Для автоматизации рутины с YAML-манифестами, написания Terraform-модулей и быстрого создания Helm-чартов.

Backend-разработчики

Для ускорения рефакторинга legacy-кода, автоматического покрытия тестами и делегирования написания API-клиентов.

SRE-специалисты

Для создания автономных помощников, способных анализировать логи в реальном времени и предлагать фиксы через MCP-интеграции.

Как проходит
практикум

Команда Rebrain изучает, какие из компетенций требуются на разных уровнях профессий.

программа практикума

Программа

  • Введение
  • Основы Coding-агентов: Архитектура, запуск и первый ReAct-цикл
  • Сравнение Open-Source Coding-агентов: OpenCode, Aider и Cline
  • Архитектурные подходы агентов: Git-native (Aider) vs IDE-native (Cline)
  • Model Context Protocol (MCP): Интеграция агентов с внешней инфраструктурой
  • AI-агенты в DevOps: Автоматизация Terraform, Kubernetes и Helm
  • Автономизация в CI/CD и безопасность AI-агентов
  • Управление памятью и Browser-агенты для сложных задач
  • Observability, экономика API и командный workflow
  • Заключение
Эксперт практикума
Артур Сапрыкин
Артур Сапрыкин
  • основатель и CEO Maglosya
  • в IT 17 лет
  • 10 лет занимается ИИ
  • преподаёт 7 лет
  • начинал с созданиея Desktop-приложений для государственных учреждений с использованием .NET и C++
  • сейчас руководит компанией, проектирует архитектуру ИИ-систем (агенты, LLM, компьютерное зрение, аудио-аналитика и тд)
основатель и CEO Maglosya

Ключевые навыки для резюме:

Развертывание и настройка автономных coding-агентов в CLI и IDE окружениях
Проектирование и разработка кастомных MCP-серверов на Python
Внедрение AI-агентов в CI/CD пайплайны для автоматического ревью и тестирования
Настройка систем мониторинга и трейсинга (Langfuse) для контроля качества и стоимости LLM
Обеспечение безопасности AI-воркфлоу через Docker-изоляцию и Network Policies
Оптимизация контекстного окна и управления памятью агентов в крупных проектах

Пример задания

Создание комплексной системы 'AI-Platform-Assistant'. Тебе предстоит развернуть защищенную среду с агентом, написать собственный MCP-сервер для мониторинга специфичных логов, интегрировать систему в GitHub Actions для автоматической обработки инцидентов и настроить Observability-панель в Langfuse для контроля за расходами и галлюцинациями агента.

Остались вопросы?
Приходите на бесплатную консультацию с экспертом.

практикум

ИИ-агенты для инженеров

В стоимость входит:

  • Выполнение задач на настоящей инфраструктуре
  • Сопровождение — менторы, координатор
  • Бессрочный доступ к теоретической части практикума
стоимость
Интенсив
4 583 руб.
3 750 руб.

в месяц или сразу 45 000 руб.

Перейти к оплате >>>
FAQ

ChatGPT — это чат. Мы учим работать с агентами, которые имеют доступ к твоей ФС, терминалу, БД и CI/CD пайплайнам автономно.

Для практики желательно иметь API-ключ (OpenAI, Anthropic или OpenRouter), но мы также разбираем работу с локальными моделями.

Да, целый блок посвящен Prompt Injection и изоляции агентов в Docker-контейнерах с ограниченными правами.

Это новый стандарт (Model Context Protocol), который позволяет один раз написать коннектор к твоим данным и использовать его с любым AI-агентом.

Файлы куки

При использовании данного сайта, вы подтверждаете свое согласие на использование файлов cookie и других похожих технологий в соответствии с настоящим Уведомлением.