В топовых университетах начали всерьёз преподавать разработку AI-агентов.
Этой осенью Carnegie Mellon University запустил новый курс 11-768 "AI Agents", и программа близка к тому, чем прямо сейчас занимаются разработчики агентных систем.
Работа с инструментами, управление контекстом, навыки, память, планирование. Дальше идут агенты для программирования, работа с графическими интерфейсами, глубокий поиск, SFT и RL, изоляция среды и безопасность.
Задания здесь интересные.
Сначала студентам нужно собрать собственную агентную оболочку. Затем разработать систему оценки агента. После этого обучить агента с помощью RL. В конце — полноценный исследовательский проект.
По-моему, сама последовательность хорошо показывает, как в 2026 году начали смотреть на разработку агентов.
Просто научиться вызывать модель и давать ей инструменты уже недостаточно. Теперь нужно уметь построить вокруг модели рабочую систему, нормально её измерить, обучить и добиться того, чтобы она надёжно выполняла длинные задачи.
Материалы курса публикуются открыто, а лекции начали выкладывать на YouTube. 🕗
p.s: также 23 сентября в Stanford стартует новый курс CS329Z "Engineering AI Agents", материалы лекций также будут открыто публиковать на сайте по мере выхода.
Этой осенью Carnegie Mellon University запустил новый курс 11-768 "AI Agents", и программа близка к тому, чем прямо сейчас занимаются разработчики агентных систем.
Работа с инструментами, управление контекстом, навыки, память, планирование. Дальше идут агенты для программирования, работа с графическими интерфейсами, глубокий поиск, SFT и RL, изоляция среды и безопасность.
Задания здесь интересные.
Сначала студентам нужно собрать собственную агентную оболочку. Затем разработать систему оценки агента. После этого обучить агента с помощью RL. В конце — полноценный исследовательский проект.
По-моему, сама последовательность хорошо показывает, как в 2026 году начали смотреть на разработку агентов.
Просто научиться вызывать модель и давать ей инструменты уже недостаточно. Теперь нужно уметь построить вокруг модели рабочую систему, нормально её измерить, обучить и добиться того, чтобы она надёжно выполняла длинные задачи.
Материалы курса публикуются открыто, а лекции начали выкладывать на YouTube. 🕗
p.s: также 23 сентября в Stanford стартует новый курс CS329Z "Engineering AI Agents", материалы лекций также будут открыто публиковать на сайте по мере выхода.