наглядный план освоения агентных ИИ-систем (Agentic AI) — от основ до продвинутой разработки и эксплуатации.
⸻
Общее описание структуры
Roadmap строится от простого к сложному — снизу вверх и слева направо, охватывая 5 ключевых направлений:
1. Фундаментальные знания (Generative AI, LLMs, LangChain)
2. Инструменты и практики (Prompt Engineering, RAG, Python)
3. Агентная логика и типы (Reflex, Goal-based, Learning)
4. Создание и тестирование агентов (Low-code/No-code, ReAct)
5. Промышленная эксплуатация (Ops, Scaling, Multi-Agent systems)
⸻
Подробный разбор этапов Roadmap
1. Фундамент Generative AI
• Понимание генерации текста, видео, аудио, изображений.
• Знакомство с ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity.
2. LangChain и CEL (Chain Expression Language)
• Принципы LangChain: LLMs, Chains, Model I/O, Parsers.
• Построение пайплайнов генерации и промптов.
3. Продвинутые Prompt-инструменты
• Chain of Thought, Self-Consistency, Role-based Prompting.
• Виды prompt-ов (zero/one/few shot, role-based).
4. Работа с RAG System (Retrieval-Augmented Generation)
• Загрузка и обработка документов, базы вектора, advanced retrievers.
• Построение end-to-end решений и оптимизация accuracy.
5. Модели и фреймворки
• GANs, VAEs, GMMs, Diffusion, Transformer, State Space.
• Использование Meta AI, Gemini, GPT-4o, Llama.
⸻
6. Основы программирования и API
• Python и SQL: структуры данных, функции, загрузка данных.
• Flask и API: создание backend-решений и подключение данных.
⸻
7. Создание и обучение агентов
• Разработка без кода (Relevance AI, Wordware).
• Построение своего агента на LLM + ReAct + APIs.
• Разработка сложных систем с CrewAI, LangGraph, AutoGen.
⸻
8. Типы AI-агентов
• Simple Reflex, Model-Based, Goal-Based, Utility-Based, Learning Agents.
• Осознание внутренних состояний, сенсоров, эффекторов.
⸻
9. ReAct и Design Patterns
• Циклические reasoning-паттерны для принятия решений.
• Мультиагентные шаблоны, коллаборация, планирование.
⸻
10. Финальная стадия — Agent Ops
• Подготовка системы к реальной эксплуатации:
• Deployment
• Monitoring
• Scaling
• Maintenance
⸻
Ключевая идея
Этот roadmap — не просто обучение LLM, а переход к созданию полноценных интеллектуальных систем, способных:
• понимать цели,
• извлекать знания,
• строить reasoning-паттерны,
• принимать решения в реальном времени,
• и масштабироваться.
