Флагманский курс32 уроков8 часовБесплатно

Graph Engineering - оркестрация команд ИИ-агентов

Флагманский курс о самой горячей дисциплине 2026 года: как проектировать команды ИИ-агентов в виде графов. От циклы одного агента до порта миллиона строк кода за 11 дней. 10 модулей, 32 урока, интерактивные тренажёры.

0 из 32 уроков пройдено0%

Начать обучение

Graph Engineering - оркестрация команд ИИ-агентов

Чему вы научитесь

Отличать задачи для графа агентов от задач для одной петли

Проектировать топологии из пяти паттернов: веер, сбор, условные маршруты, возвраты

Строить рабочие процессы в Claude Code Workflows и LangGraph

Встраивать проверку качества: адверсарное ревью, якоря правды, эвалы

Проектировать отказоустойчивость: чекпоинты, контракты узлов, наблюдаемость

Считать экономику агентных прогонов в долларах и рублях до запуска

Содержание курса

Курс состоит из 10 модулей и 32 уроков. Каждый модуль открывается сутью для руководителя и продолжается практикой для инженера.

Модуль 1. Новая лестница инженерии

3 урока - 39 мин

Пять слоёв инженерии ИИ: от промпта к графу

12 мин - 2 целей

Почему линейные агенты упёрлись в потолок

12 мин - 2 целей

Кейс Bun: миллион строк за 11 дней

15 мин - 2 целей

Модуль 2. Инженерия циклов - фундамент

3 урока - 44 мин

Перестаньте промптить агентов: пять компонентов цикла

14 мин - 3 целей

Анатомия цикла: план, действие, проверка, стоп

12 мин - 2 целей

Практика: собираем первый цикл в Claude Code

18 мин - 2 целей

Модуль 3. Анатомия графа

4 урока - 53 мин

Узлы, рёбра, состояние: три кирпича любого графа

14 мин - 2 целей

Пять паттернов маршрутизации

15 мин - 2 целей

Проектирование состояния: контракты между узлами

14 мин - 2 целей

Когда граф не нужен: честный чек-лист

10 мин - 2 целей

Модуль 4. Dynamic Workflows в Claude Code

3 урока - 51 мин

Как устроены Dynamic Workflows: agent, parallel, pipeline

16 мин - 2 целей

Паттерны качества: адверсарная проверка, панель судей, до сухого остатка

15 мин - 2 целей

Практика: первый workflow - ревью кода с проверкой

20 мин - 2 целей

Модуль 5. Фреймворки оркестрации

3 урока - 44 мин

Карта инструментов: LangGraph, AutoGen, Google ADK

14 мин - 2 целей

Практика LangGraph: граф состояний с условным маршрутом

18 мин - 2 целей

Межагентные протоколы: MCP и A2A

12 мин - 2 целей

Модуль 6. Агентные графы знаний

3 урока - 38 мин

Зачем агентам граф знаний: память, которая переживает сессию

12 мин - 2 целей

Конвейер: команда агентов строит граф знаний

14 мин - 2 целей

GraphRAG: когда обычного поиска мало

12 мин - 2 целей

Модуль 7. Надёжность: отказы, безопасность, человек в графе

4 урока - 55 мин

Отказы в команде агентов: чекпоинты и возобновление

15 мин - 2 целей

Человек в графе: шлюзы одобрения без потери скорости

14 мин - 2 целей

Безопасность: заражение по цепочке и радиус поражения

14 мин - 2 целей

Наблюдаемость: журналы прогонов и тихие сбои

12 мин - 2 целей

Модуль 8. Верификация - главный секрет агентных команд

3 урока - 42 мин

Якоря правды: чинить генератор, а не код

14 мин - 2 целей

Адверсарное ревью и эвалы для самих графов

13 мин - 2 целей

Живой кейс: как reymer.ai работает на циклах и графах

15 мин - 2 целей

Модуль 9. Экономика и стратегия для руководителя

3 урока - 42 мин

Считаем стоимость команды агентов

16 мин - 2 целей

Экономика для российской компании

12 мин - 2 целей

Оргдизайн будущего: владей внешним циклом

14 мин - 2 целей

Модуль 10. Капстоун: строим граф от начала до конца

3 урока - 53 мин

Постановка и проектирование: новостной конвейер

15 мин - 2 целей

Реализация: скрипт конвейера целиком

20 мин - 2 целей

Запуск, разбор и дорожная карта внедрения

18 мин - 2 целей

Готовы строить команды агентов?

Курс бесплатный и займёт около 8 часов. От первой петли до полного графа с проверкой качества и расчётом экономики.

Начать обучение бесплатно

Авторский курс Reymer AI. Использованы открытые материалы: Anthropic (Dynamic Workflows), Addy Osmani (Loop Engineering, O'Reilly Radar), Simon Willison (кейс Bun), DeepLearning.AI и Neo4j (Agentic Knowledge Graph Construction). Факты проверены 27.07.2026. (c) 2026 Reymer AI.