Почти у всех курсов Практикума PRO бесплатная вводная часть — можно изучить пару тем, протестировать формат и оценить, ложатся ли инструменты в стек.
В статье разбираем, что зашито в бесплатную часть курса «ИИ-агенты и автоматизация». Спойлер: узнаете, чем ИИ-агент отличается от чат-бота и ассистента, поисследуете готовые агентские решения и поймёте, где именно вам нужна автоматизация. А ещё узнаете, как устроено обучение на основной программе.
Курс будет полезен, если вы продакт-менеджер, бизнес-аналитик или диджитал-спец и хотите делегировать ИИ рутину: отчёты, сбор данных, сводки по заявкам и другие типовые задачи. По подсчётам наших продактов, сэкономите до 15 часов в неделю.
Первый урок: введение — разберётесь, точно ли вам нужно обучение
Бесплатная часть занимает пару часов, если учитесь в среднем темпе. Во введении оцените, стоит ли тратить это время, — изучите базовую информацию о курсе и требования к студентам.
Их немного — нужно уметь описывать процессы и декомпозировать задачи, иметь базовый опыт работы с ИИ-инструментами и быть готовым к 10 часам дополнительной нагрузки в неделю. Техническая экспертиза не нужна — её усилите на курсе. А программировать вообще не придётся, так как будете использовать инструменты без кода (no-code).
Ещё сразу присмотритесь к тарифам. Если нужно собрать ИИ-агента под конкретную задачу, подойдёт базовый. На оптимальном и максимальном тарифах погружение глубже — соберёте мультиагентную систему, где каждый агент отвечает за свою зону: например, один собирает данные, другой анализирует, третий готовит сводку, а ещё один отправляет её в нужный канал.
В конце урока — задание на рефлексию: вспомните последние рабочие спринты и выпишете всё, что можно делегировать ИИ. Критерии подскажем — например, задачи должны быть повторяемые и декомпозируемые. Список, который соберёте на старте, станет основой для практики на курсе — «воспитаете» себе агента под одну из задач.
Если уже знаете, что среди тасков окажется создание IT-продуктов, загляните в программу курса «Вайбкодинг». На нём учим создавать лендинги, CRM‑системы и несложные сервисы без разработки.
Второй урок: поймёте, чем ИИ-агент отличается от других ИИ-инструментов
Разберёте три типа моделей, которые часто путают: чат-бот, ИИ-ассистент и ИИ-агент. Разница важна не только в теории — от неё зависит, что именно строить под задачи. Где-то нужна замысловатая автоматизация, а в других ситуациях хватит качественного промпта.
Чат-бот не выходит за рамки логики, которую заложили создатели. Он действует по сценарию, не может ответить на нетиповой текст и общается с помощью заранее подготовленных ответов.
ИИ-ассистент может поддержать спонтанный диалог и работает по правилам, которые прописали в промпте, — из него берёт роль, цели, формат результата и другие вводные.
ИИ-агент — это самостоятельный ассистент. Он не ждёт, пока к нему обратятся, а запускается автоматически — по расписанию, событию в системе и другим триггерам. Агент сам выбирает инструменты под задачу: копается в базах данных, гуглит, собирает таблицы и презентации, ведёт переписки.
Ещё потренируетесь подбирать ИИ-инструменты под конкретные задачи. Чтобы было проще, поделимся чек-листом из шести критериев, по которым можно оценить любой таск, — пригодится и для аудита собственных рабочих задач.
К концу урока ИИ-агенты перестанут выглядеть как непонятный и потенциально универсальный инструмент — разберётесь, что из рабочей практики стоит им отдать, а где лучше сэкономить токены.
Третий урок: исследуете готовые решения
В этом уроке работает то же правило: не усложняем, если можно сделать проще без потери качества. Например, далеко не всегда нужно писать собственных агентов — для большинства типовых задач уже есть готовые сервисы.
В уроке разберёте:
почтового клиента, который сам разбирает входящие: выделяет важные письма, группирует остальные, делает выжимки из длинных переписок и помогает писать ответы;
планировщики, которые бронируют слоты, анализируют календарь и автоматически перестраивают расписание, если появляются новые вводные. Один из инструментов даже учитывает, в какое время суток вы лучше работаете, и подбивает под это задачи.
агента внутри базы знаний — поисследуете модель, встроенную в Notion.
Отдельно разберёте ограничения готовых решений. Например, они хорошо работают, если задача совпадает с типовым сценарием или вы готовы подстроить процессы под логику сервиса. А вот для внутренних систем, нестандартных источников данных или задач, где нужны несколько ролей и инструментов, больше подойдут кастомные решения. Как и для ситуаций, связанных с геолокацией, — в России работают не все агентные сервисы.
Главная польза этого урока — насмотренность: начнёте замечать ИИ-агентов вокруг и поймёте, в какие рабочие сценарии можете добавить их уже сейчас.
Четвёртый урок: присмотритесь к программе курса
Это организационный блок — узнаете, как устроена учёба, какие есть тарифы и как распределять нагрузку, чтобы бесшовно встроить курс в рабочее расписание.
Если коротко:
курс разбит на спринты — каждый длится неделю или две и включает теорию, практику и синхронные активности с экспертами;
теорию проходите в интерактивном учебнике с мини-заданиями внутри уроков — можно с телефона, пока едете на работу или ждёте друзей в кафе;
практика — это крупные задания в конце спринтов: написать системные промпты, спроектировать логику работы агента, собрать прототип, подключить базу данных. Часть заданий проверите по чек-листу, а остальные посмотрят эксперты и дадут подробную обратную связь. Если не будете успевать — кураторы помогут согласовать новый дедлайн;
примерно раз в полторы недели — воркшопы с наставниками. Разберёте сложные кейсы, зададите вопросы и узнаете, как эксперты-практики используют агентов. Встречи можно смотреть в записи.
Глубину погружения можно регулировать — для этого есть тарифы.
Базовый — это 6 недель, 4 воркшопа и одно ревью проекта. Подойдёт для тех, кто хочет собрать первого помощника под конкретную задачу и разобраться в базовой логике работы ИИ-агентов.
Оптимальный — 8 недель, 5 воркшопов, два ревью + две Q&A-встречи с экспертами + модуль по мультиагентным системам. Это для тех, кто хочет не одного агента, а новый рабочий контур вокруг нескольких процессов.
Максимальный — то же, что и в оптимальном, + три персональные сессии с экспертом по ИИ. Подойдёт, если у вас сложный контекст — своя компания, нестандартные данные или специфические процессы.
Ещё в платформу встроен ИИ-ассистент — объясняет сложные термины простыми словами, может сделать конспект урока или подсказать, как настроить агента. В бесплатной части его тоже можно потестировать.
