Задание в каждом модуле
Каждый модуль заканчивается практикой на учебном проекте: подключить модель, добавить поиск по документации, ограничить действия агента.
12 модулей — 12 заданий
ОнлайнДля IT-командAI для команд разработчиковКоманда, которая создаёт с AI. И для AI
Claude Code и Codex в работе с кодом, API моделей, RAG, MCP и управляемые агенты. За четыре недели каждый участник собирает рабочий AI-проект и понимает, что из этого стоит внедрять в вашем продукте.
Оплата от юрлица и документы для бухгалтерииЗаписи и код занятий в GitHubГос. лицензия на образованиеРезидент Сколково
Инструменты и подходы курса
Claude Code
CodexAPI моделейКонтекстRAG
MCP
n8n
LangChain
LangGraphHarnessТесты и ревьюУ нас обучаются сотрудники
- Prodamus
- Алгоритмика
Что получит команда
Внедрение AI упирается не в доступ к моделям, а в то, умеет ли команда собирать, ограничивать и проверять AI-системы.
Разработчики
Контекст проекта, ревью и тесты с Claude Code и Codex. API моделей в собственном приложении: структурированные ответы, лимиты, секреты на сервере.
Модули 1–3Инженеры и архитекторы
RAG с источниками и сценарием «ответа нет», MCP-серверы и разрешённые инструменты агента, запуск сценариев по событию через n8n.
Модули 4–6Тимлиды
Агенты на LangChain и LangGraph, подтверждение действий человеком, harness: лимиты шагов и расходов, журнал, независимые проверки.
Модули 7–9Технические руководители
Когда нужны несколько агентов и когда обычный workflow надёжнее. Управление контекстом, стоимость, ограничения и следующие шаги внедрения.
Модули 10–12Как проверяем результат
Оцениваем не ответ нейросети «готово», а код, тесты и поведение приложения при сбоях.
Рабочее AI-приложение
К концу курса у каждого участника — приложение с API модели, RAG с источниками, MCP-инструментами и агентом с проверками.
Код и примеры занятий — в GitHubДемонстрация и проверочный набор
Финал: код, README, демонстрация и одна команда проверок. Сценарии: верный ответ, нехватка данных, ошибка инструмента, запрещённое действие.
Модуль 12Что участники смогут после курса
- Контекст проекта, разработка и ревью с AI
- Интеграции через API моделей
- RAG-системы и MCP-серверы
- Агенты на LangChain и LangGraph: ограничения и проверки
Программа обучения
4 недели — от контекста задачи к собственному AI-проекту.
Неделя 1Контекст, Claude Code, Codex и APIМодули 1–3
Модуль 1
Claude Code, Codex и контекст проекта
Работа с ИИ на всём цикле разработки: задача → контекст → план → изменение → тесты → ревью.
- Выбор нужных файлов и правил проекта; AGENTS.md и CLAUDE.md в соответствующих инструментах
- Небольшая задача с Claude Code или Codex: сравнение подходов, а не дублирование проекта
- Проверка результата по коду и тестам, а не по обещанию агента
Модуль 2
API моделей в собственном приложении
Подключаем языковую модель и получаем ответ в формате, который может обработать приложение.
- API российских и международных провайдеров
- Структурированные ответы и проверка схемы
- Ошибки, лимиты запросов и хранение секретов на сервере
Модуль 3
От прототипа до тестовой среды
Проходим один законченный путь от кода до запуска учебного приложения.
- Запуск и настройка окружения
- Проверки перед выпуском и разбор ошибок
- Контроль изменений и решение человека о публикации
Неделя 2RAG, MCP и прикладной workflowМодули 4–6
Модуль 4
RAG — поиск по документации с источниками
Подключаем учебную базу знаний и учимся отличать найденный ответ от нехватки данных.
- Эмбеддинги, векторный поиск и релевантность
- Ссылки на источники в ответе
- Проверочные вопросы и сценарий «ответа нет»
Модуль 5
MCP — данные и инструменты агента
Подключаем MCP-сервер и ограничиваем доступ агента к данным и действиям.
- MCP-клиент, сервер и разрешённые инструменты
- Собственный инструмент для учебного проекта
- Недоверенные инструкции в документах и подтверждение опасных действий
Модуль 6
n8n — запуск сценария по событию
Соединяем приложение с рабочим процессом без дублирования его основной логики.
- Запуск n8n и учебный webhook
- Вызов AI-приложения и обработка ответа
- Ошибки и защита от повторного действия
Неделя 3Агенты, состояние и harnessМодули 7–9
Модуль 7
LangChain — агент и его инструменты
Сравниваем агента с заранее заданной последовательностью действий и выбираем подход под задачу.
- Поиск по документации и вызовы инструментов
- Соединение агента с RAG
- Когда обычный workflow проще и надёжнее
Модуль 8
LangGraph — состояние и подтверждение действий
Описываем переходы между шагами и сохраняем возможность остановить процесс.
- Граф состояний и память
- Human-in-the-loop: подтверждение человеком
- Возобновление после прерывания без повторного внешнего действия
Модуль 9
Harness — управляемое выполнение агента
Harness — исполняемое окружение вокруг агента: оно управляет инструментами, ограничениями и проверками, а не только хранит инструкции.
- Лимиты шагов, времени и расходов
- Журнал выполнения, ошибки и остановка процесса
- Независимые проверки результата и разрешённых действий
Неделя 4Контекст, несколько агентов и проверка проектаМодули 10–12
Модуль 10
Когда нужны несколько агентов
Разделяем исполнителя и проверяющего, затем сравниваем решение с одноагентным вариантом.
- Архитектуры Supervisor и Swarm: задачи и ограничения
- Разделение ответственности
- Сравнение качества, сложности и стоимости
Модуль 11
Управление контекстом и передача работы
Передаём только нужные сведения и сохраняем цель при длинной работе над задачей.
- Правила проекта отдельно от задачи и найденных данных
- Сокращение истории без потери ограничений
- Handoff: результат, источники, незавершённые шаги
Модуль 12
Проверка и демонстрация проекта
Показываем не только удачный ответ, но и поведение приложения при сбоях.
- Проверочный набор: верный ответ, нехватка данных, ошибка инструмента и запрещённое действие
- Код, README, демонстрация и одна команда проверок
- Стоимость, ограничения и дальнейшие шаги внедрения
Обучение для команды
Обсудим уровень специалистов, стек и задачи компании, акценты программы и удобное время занятий.
Авторы программы
Юрий Плисковский
Автор курса
- В сфере разработки и обучения с 2017 года
- Директор по образовательной программе в Эльбрус Буткемп
- Организатор и ведущий IT-образовательных проектов
- Эксперт по созданию учебных программ и развитию IT-команд
Павел Думин
Автор курса
- Data Science Engineer в компании EPAM
- Закончил аспирантуру МАИ и защитил диссертацию по специальности «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ»
- Работал заведующим лабораторией МГППУ, изучал марковские процессы и оптимизационные алгоритмы
- Последние годы занимается применением моделей машинного обучения в промышленных областях
Александр Князев
Автор курса
- Руководитель внедрения ИИ-агентов в компании AMA
- Выпускник мехмата МГУ
- Более 10 лет опыта программирования на C++, Wolfram и Python
- Эксперт в области веб-разработки и кибербезопасности
- Выступает на крупных IT-конференциях (Dump, CodeFest, MoscowJS, SOC-Forum)
Отзывы участников открытых потоков
Разработчики, которые прошли эту программу и вернулись с ней в свои команды.
Валерий Сабельников
Ведущий разработчик в компании
Курс сильно изменил мой подход к работе с ИИ. Раньше использовал отдельные инструменты скорее точечно, теперь понимаю, как встроить их в ежедневные задачи и процессы. Много практики, живых примеров и конкретных подходов, которые можно сразу забирать в работу. Часть из них уже внедрил в свои проекты и поделился с командой.
Спросить про обучение
Ислам Эдиев
ИИ-инженер в компании
На курсе особенно понравилось, что темы RAG, MCP и архитектуры ИИ-агентов не оставались только теорией — всё разбирали на понятных примерах и закрепляли в заданиях. Материал помог собрать разрозненные знания в систему и понять, как выбирать инструменты под конкретную задачу. В итоге сложилась цельная и практичная картина современной ИИ-разработки.
Спросить про обучение
Михаил Гудков
Разработчик на Go в компании
Как по мне — отличный курс: он даёт хорошую вводную для понимания работы LLM и AI-агентов. Буду применять знания на практике и писать своих агентов. Оказалось, всё не так уж сложно.
Спросить про обучениеКак проходит обучение
- Живые занятия
- Вечерний онлайн-формат, расписание согласуем до начала обучения
- Командная практика
- Работа в парах и обратная связь
- Записи и код
- Материалы занятий и примеры в GitHub
- Обучение компанией
- Программа и расписание под команду
Открытый поток или группа компании
Одна программа, два способа пройти её. Открытый поток — для отдельных разработчиков, группа — для команды с задачами и стеком компании.
| Параметр | Открытый потокОтдельные разработчики и небольшие команды | Группа компанииКоманда разработки компании |
|---|---|---|
| Расписание | 3 занятия в неделю, 19:00–21:00 МСК | Согласуем до начала обучения |
| Программа | Стандартная, 12 модулей за 4 недели | Те же 12 модулей, акценты под стек и процессы команды |
| Практика | Учебное AI-приложение каждого участника | Задания на материале компании |
| Оплата | 109 500 ₽ за участника, картой или по счёту | По счёту от юрлица, стоимость зависит от числа участников |
| Документы | Договор и документы для юрлица | Договор и документы для юрлица |
| Старт | Ближайший поток уточнит куратор | По готовности группы |
Стоимость и оплата
AI для команд разработчиков
109 500 ₽ за участника
- Живые онлайн-занятия с преподавателем
- Практические задания с обратной связью
- Закрытое сообщество в Telegram
- Рабочее AI-приложение каждого участника
Для компании: счёт, договор и документы для бухгалтерии. Для отдельной команды расписание и программу согласуем индивидуально.
Оплатить за одного участника картой
Укажите контакты для оформления оплаты и связи с куратором.
Проверяем доступность оплаты…
Вопросы по оплате: b2b@elbrusboot.campЧастые вопросы
Не нашли ответ — напишите на b2b@elbrusboot.camp или оставьте заявку ниже.
Чему посвящён курс?
Claude Code и Codex для работы с кодом, контекст проекта, API моделей, RAG, MCP, n8n, LangChain и LangGraph. Отдельный акцент — управляемое выполнение агента (harness) и проверка результата.
Можно ли обучить всю команду?
Да. На консультации обсудим уровень специалистов, задачи компании, программу и удобное время занятий.
Когда начинается ближайший поток?
Куратор подскажет актуальные даты и наличие мест. Для отдельной команды расписание согласуем индивидуально.
Как оплатить от юридического лица?
Нажмите «Оплата от компании» и оставьте контакты. Куратор свяжется с вами для подготовки документов и согласования условий.
Обсудим обучение вашей команды
Расскажите о стеке и задачах — предложим формат, акценты программы и условия для компании.
b2b@elbrusboot.camp ↗
Георгий БабаянCEO Эльбрус БуткемпНаписать Георгию в Telegram ↗
Оставить заявку
AI для команд разработчиков. Куратор свяжется с вами и ответит на вопросы.