Почитали тут свежий отчёт по рынку ИИ-ускорителей в РФ: оказывается, 54% компаний тормозят внедрение ИИ исключительно из-за конских цен на инфраструктуру. Ну, то есть написать пет-проект с вызовом API это задача на вечер, а вот запустить агента в продакшн так, чтобы он не сжёг бюджет отдела за неделю — суровая инженерия. По сути, сейчас мало уметь собирать RAG. Нужно считать токены, настраивать time-travel дебаг в LangGraph и уметь роутить запросы на лету. Всё это мы учли в обновлённом курсе по разработке AI-агентов, где акцент сделан именно на AgentOps и жёсткий контроль ресурсов. Также в программе: — оценка качества, трейсинг и защита от деградации пайплайнов; — мультиагентные паттерны и интеграция по протоколу MCP; — локальный деплой Open Source под 152-ФЗ (когда данные нельзя выносить наружу). Кажется, это единственный адекватный roadmap по переходу от блокнотов к enterprise-решениям. Прямо сейчас можно урвать курс с увесистой скидкой (49 000 ₽ 62 990 ₽ за базовый тариф и 99 000 ₽ 124 990 ₽ за продвинутый трек), но стоит поторопиться — на потоке осталось всего 5 мест. 👉 Зафиксировать цену и начать собирать агентов, за которых не стыдно в проде