AI_ENG.LAB

От теории LLMдо собственного серверас цифровым агентом

Твой личный практический путь в AI-инженерию: разбираем, как работают модели, собираем агентов и поднимаем всё на своей инфраструктуре.

Аудитория

Для кого этот путь

Стартовая точка не важна — важна цель: научиться строить AI-системы. Путь один, и он ведёт к конкретному результату.

Без технического бэкграунда

Не писал код, но хочешь понять, как устроен AI, и начать применять его осознанно — а не наугад.

Не писал кодПонимаешь модели и ставишь им задачи

Применяешь AI в работе

Уже пользуешься AI в своей профессии — тексты, аналитика, поддержка — и хочешь делать это системно.

Пользуешься чатамиСобираешь ассистентов под свои задачи

Уже пишешь код

Хочешь строить системы: агентов, API, свою инфраструктуру — и выводить их за пределы ноутбука.

Пишешь кодРазворачиваешь агента на своём сервере

Путь сквозной: каждый уровень опирается на предыдущий. Начинать можно с любой точки — дальше дорога одна.

Roadmap

Путь от пользователя AI до AI-инженера

Прогресс по маршруту0 из 6

Уровни открываются по мере прокрутки. Раскрой карточку, чтобы увидеть цель, результат и материалы шага.

  1. 0

    IT Fundamentals

    Точка входа. Общая картина того, как устроено IT: где живут серверы, данные и интерфейсы — и где во всём этом появляется AI.

    СерверыAPIКлиентДанныеАвтоматизация

    Цель

    Понять, как устроены IT-системы и где в них появляется AI.

    Результат

    Ты видишь картину целиком: серверы, API, данные, интерфейсы, автоматизация и продукты — и понимаешь, куда двигаться дальше.

    Материалы уровня

    • Устройство IT и практические материалыОткрыть
  2. 1

    AI Fundamentals

    Языковая модель — это программа, которая предсказывает следующий кусочек текста. Разбираем её устройство: токены, память, генерация. Учимся правильно формулировать запросы и понимаем, где ответам модели доверять нельзя.

    LLMТокеныContext windowInferenceПромптингИнструментыОграничения

    Цель

    Понять, как устроена языковая модель: из чего она собирает ответы, как с ней работать и где её ответам доверять нельзя.

    Результат

    Ты понимаешь, как модель собирает ответы из токенов и почему её память ограничена. Умеешь правильно формулировать запросы, знаешь, что модель может не только отвечать, но и вызывать инструменты, и отличаешь сценарии, где ей можно доверять, от тех, где ответы нужно проверять.

    Материалы уровня

    • Искусственный интеллект: как он устроенОткрыть
  3. 2

    AI Agents

    Агент — это языковая модель, которая не только отвечает, но и работает с проектом: читает и меняет файлы, запускает проверки, движется к цели по циклу. Разбираем, как устроен этот цикл, как ставить агенту задачу и настраивать правила, права и инструменты.

    Agent loopTool callingWorkspaceAGENTS.mdPermissionsMemorySkillsMCP

    Цель

    Понять, как устроен агент: из чего он собран, как работает по циклу и как им управлять — ставить задачи, задавать правила и ограничивать права.

    Результат

    Ты понимаешь цикл агента (задача → план → действие → проверка), знаешь, где он работает и какие инструменты использует. Умеешь ставить задачи, описывать правила проекта в AGENTS.md, настраивать права и память — и понимаешь, когда подключать MCP и субагентов.

    Материалы уровня

  4. 3

    Infrastructure & Deployment

    Агент на ноутбуке — игрушка, агент на сервере — рабочий инструмент. Разбираем простыми словами, что такое сервер, зачем нужен терминал и как это всё связано по сети.

    VPSLinuxТерминалSSHNode.jsnpmCLI-агент

    Цель

    Научиться готовить сервер для агента: от покупки до первого запуска.

    Результат

    У тебя свой работающий VPS: подключение по SSH, окружение Node.js, установленный и запущенный агент.

    Материалы уровня

    • Сервер, терминал и сети — простыми словамиОткрыть
    • От покупки VPS до запущенного агентаСкоро
  5. 4

    AI Product

    Хорошо настроенный агент + конкретная задача = продукт. Сначала разбираем, из чего состоит агент и за что отвечает каждая его часть, затем собираем первый реальный результат под задачу «как от заказчика».

    AGENTS.mdКонтекстMemoryПрава на инструментыMCPMVP

    Цель

    Научиться настраивать окружение агента и доводить задачу от постановки до готового результата.

    Результат

    Ты умеешь задавать агенту инструкции, память и доступ к инструментам — и у тебя в руках первый готовый проект: сайт цветочного магазина (MVP).

    Материалы уровня

    • Как выглядит хорошо настроенный агентСкоро
    • Сайт цветочного MVP: от задачи до результатаСкоро

    Оплата будет подключена позже — заявка зафиксирует доступ в числе первых.

  6. 5

    Production-связка

    Рабочая связка, которую я ставлю заказчикам. Агент живёт на сервере и ведёт Telegram-канал без участия человека: по расписанию сканирует тематические источники, отбирает посты по скоринг-матрице, переписывает их под стиль автора, публикует с медиа — и раз в неделю сам анализирует свои результаты и корректирует критерии отбора. Это не один скрипт, а production-система: демон-планировщик, MCP-сервер для Telegram и слой из десяти файлов-инструкций, в которых зашиты все правила работы с контентом — от тональности до матрицы тем. Под новый канал адаптируется заменой четырёх файлов.

    CLI-агентPrompt-слойMCP TelegramПланировщикМониторингЭволюционный цикл

    Цель

    Получить и разобрать полный рабочий пайплайн автопостинга для Telegram-канала.

    Результат

    У тебя вся система: форк агента с настроенными файлами, планировщик, MCP-сервер и документация пайплайна — всё, чтобы развернуть автопостинг на своём или клиентском канале.

    Материалы уровня

    • Описание пайплайнаСкоро
    • Форк агента с настроенными файламиСкоро

    Оплата будет подключена позже — заявка зафиксирует доступ в числе первых.

Проблема

Между спросить у AI и построить на AI — разрыв

Чат отвечает на вопросы. Система делает работу. Большинство застревает на первом шаге — не потому что не способны, а потому что не видят пути.

Чат с AI

Отвечает на вопросы и подсказывает идеи. Но работа остаётся на тебе.

архитектураинструментысервер

AI-система

Принимает заказы, обрабатывает данные, отвечает клиентам — работает без тебя.

Разрыв закрывается инженерией — архитектурой, инструментами и сервером. Именно этому учит путь, уровень за уровнем.

Результат

Какой результат ты получишь

Каждый уровень пути даёт работающий результат — не конспект, а то, что можно показать и использовать.

  • 00

    Карта местности: понимаешь, как устроено IT и где в нём AI.

  • 01

    Понимаешь LLM: как работает модель, где её сила и где предел.

  • 02

    Собираешь агента: он работает с файлами, командами и сервисами.

  • 03

    Поднимаешь сервер: система живёт не в ноутбуке, а в production.

  • 04

    Запускаешь продукт: от задачи до работающего MVP.

  • 05

    Автономная система: агент работает по расписанию — как автопостинг.

Это не сертификат. Это набор систем, которые ты собрал и запустил сам.

Материалы ревьюировали практики из

Qwen Logohuggingmftimsunvidiopen

Все товарные знаки принадлежат их владельцам. Упоминание не означает партнёрство, спонсорство или одобрение проекта.

Пример

Агент за работой: задача — готовый сайт

Один запрос на обычном языке — и агент доводит задачу до результата: структура, каталог, оплата, публикация. Именно такую работу ты научишься строить на пути — уровень за уровнем.

FAQ

Частые вопросы

Короткие ответы на то, что спрашивают чаще всего. Не нашёл своего — напиши в Telegram.

Старт

Путь и уровни

Практика и результат

Следующий шаг

Первый шаг — бесплатный

Начни с уровня 0: стартовое видео и карта IT-систем. Дальше уровни 1 и 2 — тоже открыты. Путь уже ждёт.

Открыть уровень 0Уровень 1: как устроен AI

Новые уровни и материалы — в Telegram-канале. Подпишись, чтобы не пропустить выход.

Telegram-канал