Агенты или workflow? · на английском
Обзор курса Максимилиана Шварцмюллера
Короткий маршрут для понимания агентных систем и AI-процессов. Хороший выбор, если хочется сначала разобраться, зачем агент вообще нужен, а уже затем переходить к длинному инженерному курсу.
RusUdemyПомогаем оформить выбранный курс в личном аккаунте Udemy — без общих аккаунтов и предоплаты.Подробнее
Агенты или workflow?Максимилиан Шварцмюллер · английский язык · обновление сентябрь 2026
Тем, кто хочет осознанно выбрать между агентом, автоматизацией и обычным приложением.
Желателен опыт использования AI-агента. Программирование помогает понять примеры, но автор не делает его обязательным условием.
Разбор и сборка агентных сценариев и управляемых AI-процессов.
Это не полный Python-bootcamp. Для самостоятельного изменения и развёртывания кода понадобится программная практика.
Если шаги известны заранее, фиксированный процесс часто проще проверить и поддерживать. Когда следующий шаг зависит от результата и требуется выбор инструмента, агентный подход может оказаться полезным. Важно уметь объяснить эту разницу на собственной задаче. Просматривая курс, составляйте не список популярных фреймворков, а таблицу решений: что известно заранее, где нужен выбор и какие действия нельзя выполнять без подтверждения.
Возьмите повторяющуюся работу и запишите её без AI-терминов. Отметьте места, где нужно суждение, и места, где достаточно точного правила. Если все шаги определены заранее, сначала попробуйте простой управляемый процесс.
Для предполагаемого агента составьте список разрешённых действий и отдельный список запрещённых. Начните с чтения тестовых данных. Объясните, какой результат требует проверки человеком и почему.
На одной небольшой задаче сопоставьте фиксированную последовательность и агентный подход. Оцените не только успешный ответ, но и количество шагов, повторяемость и возможность понять причину ошибки.
Сформулируйте, когда процесс завершён, когда нужен человек и когда следует прекратить повторные попытки. Проверьте это на задаче без достаточных данных. Объяснимое завершение полезнее бесконечного продолжения работы с правдоподобными ответами.
Здесь полезно сначала освоить модель работы системы, а затем переносить её на знакомую задачу. Для глубокой разработки выберите следующий курс после такой проверки.
На дату проверки в карточке Udemy: 7 разделов, 114 лекций, 6 ч 41 мин видео. Это объём записей, а не срок освоения навыков. Самостоятельная практика потребует дополнительного времени; темы ниже сгруппированы редакцией, точное оглавление опубликовано на Udemy.
Сначала защитите выбор архитектуры на простом примере. Затем переходите к программной реализации с ограниченным доступом к инструментам.
Что делает систему агентной
Отдельный агент и фиксированный процесс
Доступ модели к инструментам
Примеры с OpenAI API и SDK
Организация взаимодействия агентов
Практический выбор архитектуры
Посмотрите короткий фрагмент, затем повторите действие или объясните идею своими словами. Для AI важно не только узнавать команды, но и понимать ограничения результата. Постепенно собирайте небольшой словарь терминов: контекст, токены, инструменты, проверка качества.
Как проходить курсы Udemy на английскомДоступные субтитры проверяйте в меню CC. Они не означают русскую озвучку; автоматический перевод может неточно передавать технические термины.
Когда вы нашли подходящую программуПришлите ссылку на AI Agents & Workflows. Уточним стоимость и поможем оформить выбранный курс в вашем личном аккаунте Udemy. Доступ к сторонним AI-сервисам и API не входит в покупку видеокурса.
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 условия. Общих аккаунтов и предоплаты нет.
Опыт работы с сервисом
