🛠 🔓 AI Engineering from Scratch: пошаговый гайд по созданию агентов и LLM-систем «в разрезе»
Разберитесь в «кишках» AI-агентов, не ограничиваясь простым вызовом API. Репозиторий AI Engineering from Scratch — это структурированный путь от математических основ до деплоя сложных систем, ориентированный на тех, кто хочет понимать, как магия работает под капотом.
Вместо того чтобы учить фреймворки-комбайны, автор предлагает реализовывать ключевые концепции на чистом коде. Внутри — работа с линейной алгеброй для векторов, создание собственных Transformer-блоков, настройка RAG (Retrieval-Augmented Generation — метод обогащения контекста модели внешними данными) и проектирование MCP-серверов (Model Context Protocol — стандарт для подключения инструментов к LLM).
Проект разбит на фазы: от настройки окружения до Swarm Intelligence (архитектуры, где множество мелких агентов решают одну задачу). Каждая папка содержит рабочую реализацию на Python, TypeScript или Rust, ноутбуки для экспериментов и документацию.
Чтобы начать погружение, достаточно клонировать репо и проверить окружение:
git clone https://github.com/rohitg00/ai-engineering-from-scratch.git
cd ai-engineering-from-scratch
python phases/00-setup-and-tooling/01-dev-environment/code/verify.py
Это отличная база для перехода от «промпт-инжиниринга» к настоящей разработке AI-продуктов, где вы контролируете каждый этап — от токенизации до финальных эвалов.
#AI #OpenSource #AI_Engineering #Python #Rust #Agents #MCP
🔗 rohitg00/ai-engineering-from-scratch
