От AI-кодинга к AI Engineering

AI Engineering — это следующий шаг после AI-кодинга: не просто просить модель написать фрагмент кода, а проектировать AI-системы, агентов, инструменты, проверки и архитектуру, которые можно контролировать, развивать и готовить к production.

Что вы разберёте на этом уроке

На примере реального проекта вы увидите, чем AI Engineering отличается от обычного использования AI для написания кода. Мы пройдём путь от готового AI-инструмента до собственного AI-агента на TypeScript и разберём, какие инженерные задачи появляются вокруг языковой модели.

В фокусе урока — не магия промптов, а практическая разработка: как дать агенту инструменты, ограничить его доступ, контролировать действия и проверять результат.

Почему одного промпта недостаточно

Промпт помогает сформулировать задачу, но сам по себе не делает AI-систему надёжной. Когда агент получает доступ к инструментам, файлам, API или внешним сервисам, разработчику нужно управлять его поведением так же внимательно, как поведением любого другого программного компонента.

AI Engineering начинается там, где появляются архитектура, ограничения, валидация, наблюдаемость и проверка качества результата.

Ключевые темы урока

• чем AI-кодинг отличается от AI Engineering;
• как устроен AI-агент и из каких частей он состоит;
• как подключать инструменты к агенту и управлять их использованием;
• как ограничивать доступ агента к действиям и данным;
• как проверять результат работы агента;
• как перейти от готовых AI-инструментов к собственной агентной системе на TypeScript.

Что вы получите после урока

После прохождения урока вы будете понимать базовый слой AI Engineering: как агент принимает решения, как он вызывает инструменты, почему важно проектировать границы его возможностей и как разработчик может контролировать работу AI-системы.

Вы также увидите, что AI Engineering — это не отдельный трюк и не набор промптов, а полноценный инженерный подход к созданию приложений вокруг AI.

Как этот урок связан с курсом AI Engineer

В уроке рассматривается только базовый уровень. На курсе AI Engineer эта идея развивается последовательно: от простого агента на TypeScript до более сложной AI-системы и собственной Agentic OS.

Цель курса — научить вас не просто быстрее генерировать код, а строить программные системы вокруг AI: с инструментами, контекстом, ограничениями, проверками, логированием и архитектурой, готовой к развитию.

Чему вы научитесь на курсе

• создавать собственных AI-агентов, а не только пользоваться готовыми инструментами;
• проектировать tools и использовать function calling;
• добавлять ограничения, валидацию и контроль действий агента;
• строить архитектуру, где разные агенты выполняют разные задачи;
• работать с MCP и подключать внешние инструменты, API и сервисы;
• использовать RAG и управлять контекстом AI-системы;
• добавлять observability и отслеживать, что именно делает агент;
• применять evals для проверки качества работы AI-системы;
• проектировать архитектуру AI-приложения и постепенно готовить её к production.

Для кого подойдёт курс

Курс будет полезен разработчикам, которые уже используют AI-инструменты в работе, но хотят перейти на следующий уровень: понимать внутреннюю механику AI-агентов и самостоятельно создавать управляемые AI-приложения.

• Frontend- и backend-разработчикам, которые хотят встроить AI в реальные продукты;
• TypeScript-разработчикам, которым интересно создавать агентные системы;
• инженерам, которые хотят разобраться в RAG, MCP, function calling, evals и observability;
• тем, кто хочет перейти от prompt engineering к полноценному AI Engineering.

Главная задача курса

Главная задача — научиться строить программные системы вокруг AI и понимать, что происходит на каждом уровне: от модели и инструментов до ограничений, проверок, данных и архитектуры приложения.

Если вы хотите не просто пользоваться AI, а создавать собственные AI-системы, управлять агентами и готовить их к реальным продуктовым сценариям, этот курс поможет выстроить для этого инженерную базу.