Agent loop / Tool calling · английская озвучка
Программа, практика и требования
Понять, что происходит между ответом LLM и выполнением инструмента. Agentic AI Internals Идена Марко разбирает агентный цикл, схемы аргументов, function calling и ReAct, а затем связывает их с абстракциями LangChain.
RusUdemyПомогаем оформить выбранный курс в личном аккаунте Udemy — без общих аккаунтов и предоплаты.Подробнее
Как устроен агентАнглийский язык · обновление июнь 2026
Инженерам, которым важно разбирать ошибки tool calling и поведение агента по шагам.
Python, классы, Git, переменные окружения, установка пакетов, тестирование и отладка. Автор не требует опыта Machine Learning.
Агентный цикл с обработкой вызовов инструментов: от ручного представления аргументов до абстракций LangChain.
Большой LangChain-курс также включает агентный цикл и function calling. Эта программа нужна для отдельного разбора внутреннего устройства, а не как обязательное дополнение ко всему каталогу.
Модель может предложить вызов инструмента, но именно приложение решает, как проверить аргументы, выполнить действие, передать результат и продолжить работу. Если эти границы непонятны, сложнее искать причину ошибки и управлять агентом. Здесь полезен разбор по слоям: небольшой ручной цикл, представление инструмента, ответ модели и библиотечная обёртка. При этом программа не является отдельной необходимой ступенью после большого LangChain: в нём уже есть блоки внутреннего устройства. Выбирайте Internals, когда нужен сфокусированный разбор этой механики.
Эти упражнения предложены редакцией RusUdemy для самостоятельной проверки навыков. Они не являются дополнительными уроками преподавателя и не предполагают проверку работ автором.
Сделайте учебный инструмент, возвращающий локальную строку. Отдельно сохраните предложенный моделью вызов, проверенные аргументы и фактический результат. По журналу должно быть понятно, что сделала модель, а что ваш код.
Передайте инструменту отсутствующее поле, неверный тип и лишний параметр. Опишите ожидаемую ошибку и не выполняйте действие с некорректными данными. Затем сравните ручную проверку с библиотечной абстракцией.
Проверьте случай, когда инструмент всегда возвращает недостаточно данных. Задайте число попыток и корректный итог для пользователя. Агент должен уметь остановиться без выдуманного результата.
Сохраните задачу и контракт инструмента, но замените ручную обёртку на LangChain. Сравните наблюдаемые вызовы и обработку ошибок. Объясните, что библиотека берёт на себя, а что остаётся ответственностью приложения.
План начинается с LangChain и основ агента, затем переходит к внутреннему циклу, ручным JSON-схемам, инструментальным абстракциям, ReAct и function calling. Заключительные темы связывают эту основу с контекстом и Deep Agents.
На дату проверки в карточке Udemy: 9 разделов, 56 лекций, 5 ч 37 мин видео. На установку инструментов, самостоятельную практику и разбор ошибок потребуется дополнительное время. Темы ниже сгруппированы редакцией; точное оглавление доступно на Udemy.
Соберите небольшого агента с одним локальным инструментом и журналом публичных запросов и результатов. Затем сравните ручной цикл с фреймворком на той же задаче.
Первое приложение LangChain и основы агентов
Ручной агентный цикл и управление шагами
JSON Schema и абстракции инструментов
ReAct: промпт, рассуждение и действие
Function calling, контекст и трассировка
Deep Agents и устройство агентного окружения
Откройте бесплатный фрагмент и объясните своими словами, что делает пример и зачем нужен каждый шаг. Смотрите небольшими частями, выписывайте термины рядом с кодом и повторяйте задачу на своих данных. Перевод помогает понимать речь, но проверка результата всё равно остаётся частью практики.
Как проходить курсы Udemy на английскомАнглийская озвучка и автоматические английские субтитры. Наличие других языков и автоперевода проверяйте в плеере Udemy; русская озвучка не заявлена.
Когда программа подходит вашей задачеПришлите ссылку на выбранный курс. Уточним текущую стоимость и поможем оформить его в вашем личном аккаунте Udemy. Материалы и прогресс останутся у вас.
Курс появляется в вашей личной библиотеке на Udemy. Никаких пиратских копий, общих аккаунтов или «серых» схем.
Вы оплачиваете покупку только после того, как курс появился в вашем аккаунте Udemy.
Обычно от первого сообщения до появления курса в аккаунте проходит около 10 минут.
В Telegram отвечает живой человек: можно задать вопрос и получить качественную поддержку по покупке.
Сначала согласуем курс и условия. Оплата после появления курса в аккаунте.
Опыт работы с сервисом
