Спринт рассчитан на разработчиков, которые хотят не посмотреть, а собрать собственного AI-агента
// кому подойдет
Подойдёт
Пишешь на Python
Уже пользовался Cursor или ChatGPT
Хочешь за два дня руками собрать рабочего агента по шагам с экспертом
Готов два дня работать руками
Не подойдёт
Никогда не писал код
Ищешь теоретический курс
Хочешь смотреть записи вместо практики
01
Один проект
Один сквозной проект за два дня. Собираешь агента руками, от пустого репозитория до рабочего. Забираешь его с собой.
02
Один ведущий
Алексей и ассистент работают с группой live от первого коммита до финального git push.
03
Один результат
К воскресенью вечером — готовый AI-агент, который можно показать работодателю и развивать дальше.
04
Live build
Код, архитектура и разбор решений происходят в реальном времени вместе со всей группой.
05
Один темп
Работаем над одним проектом шаг за шагом. После каждого этапа есть синхронизация и можно спокойно вернуться в процесс, если пришлось ненадолго отойти.
06
Ноль легаси
Чистая инженерная среда: новый репозиторий, понятный стек и современный подход к разработке AI-агентов.
Не лекция. Не марафон.
Один долгий build
Один долгий build
// концепция
AI-агент с tool use и retry-логикой
Свой MCP-сервер: подключаешь инструменты и собираешь по шагам с экспертом
Eval-сьют — не «вроде работает»
README, который не стыдно показать
Docker, готовый к деплою
// что вы получите
Не сертификат.
Работающий проект
Работающий проект
В воскресенье вечером закрываешь ноут не с папкой PDF-ок, а с ссылкой на собственный репозиторий. В понедельник утром кидаешь её в командный Slack.
Инженер, который уже живёт с агентами в продакшене
// спикер
Алексей Жиряков
Executive Director · Сбер, GenAI Data Platform
«На выходных я не читаю лекций. Мы садимся и собираем такого же агента, с какими я работаю каждый день».
Алексей отвечает за работу с данными для генеративного ИИ в Сбере. До этого руководил backend- и data-направлениями в KION (МТС Web Services), где строил высоконагруженные системы и инженерные платформы.
// за последние годы Алексей
15+ лет
В backend-разработке и архитектуре
Python Guild
TechMaster, лидер сообщества
GenAI · Сбер
Отвечает за данные для генеративного ИИ
Highload++
Член программного комитета
ex-KION / МТС
Руководил backend и data-направлениями
Agentic Dev Conf
Член программного комитета
1 августа
Суббота
// программа
Один спринт на двое суток
Два дня живут как один stand-up → build → demo. Расписание — реальное, по минутам. Setup вынесен в асинхронный Урок 0.
Python, Cursor, ключи, доступ к репозиторию — асинхронно до субботы. К 10:00 у всех рабочее окружение.
// понять, как это устроено изнутри
10:00
Один проект
План дня, группы, финальная проверка окружения из Урока 0.
10:15
Анатомия агента
Think → Act → Observe на чужом prod-агенте. Без слайдов.
12:00
Перерыв · 15 мин
Кофе, не Slack.
12:15
Tools & MCP
Подключаем shell, GitHub, Postgres. Ломаем и чиним вместе.
13:45
Обед · 60 мин
Реально отойди от ноута.
14:45
Trace debugging
Читаем трейсы в LangSmith как инженер.
16:15
Заготовки под свой проект
Каждый выбирает задачу на день 2.
17:30
Day one wrap
Что собрали, что чиним завтра.
2 августа
Воскресенье
// собрать своего и запустить
10:00
Архитектура своего агента
Каждый формулирует задачу на базе заготовки.
10:30
Solo build · часть 1
Ведущий и ассистент работают с группой live.
12:00
Перерыв · 15 мин
12:15
Solo build · часть 2
Продолжаем сборку. Разборы по ситуации.
13:45
Обед · 60 мин
14:45
Quality control
Eval + guardrails. Чтобы не выпустить галлюцинатора.
17:00
Demo time
Показываем результат.
17:45
git push origin main
Ссылка, которую не стыдно кинуть в команду.
// результат
Что появится в твоем GitHub за эти выходные
AI-агент на LangGraph
Цикл think → act → observe
Tool use: подключение инструментов к агенту
GitHub, Postgres, shell, Slack
Собственный MCP-сервер
В рамках проекта воркшопа
Retry-логика и обработка ошибок
Отладка агента по трейсам в LangSmith
Eval-сьюты и регрессионное тестирование. 24 кейса
Guardrails против галлюцинаций
Docker + FastAPI
README и оформление репозитория
// стоимость
В понедельник ты вернёшься не с конспектом
А с собственным AI-агентом, который уже работает, лежит в твоём репозитории и которого не стыдно показать команде.
// нас выбирают
Среди участников — инженеры компаний, которые ты знаешь
Курсы Proglib Academy уже прошли 1500+ разработчиков из крупнейших российских IT-команд. Спринт построен на практиках из флагманского курса по AI-агентам.
1500+
Разработчиков прошли курсы по AI
100 000+
Читателей инженерного медиа
Флагман
По AI-агентам в основе спринта
1. Какой нужен уровень?
// faq
Что обычно спрашивают
Junior+ и выше. Достаточно уверенно писать на Python и понимать, как работают HTTP API. Опыт с LLM не обязателен — собираем с нуля.
2. Что нужно иметь под рукой?
Ноутбук с Python 3.11+, аккаунт на GitHub, ключ OpenAI или Anthropic (за свой счёт, ~$5 хватает на оба дня), Cursor или любой IDE.
3. Это запись или живой формат?
Только живой. СБ 10:00 → ВС 18:00 МСК в Zoom, вопросы по ходу, совместный разбор. Запись остаётся как страховка, не как замена участия.
4. А если мне нужно будет отлучиться?
Ничего страшного. Мы специально построили программу так, чтобы после каждого этапа была понятная «точка синхронизации»: Алексей резюмирует сделанное, отвечает на вопросы и только потом группа идет дальше. Поэтому если вам пришлось ненадолго отойти, вы сможете быстро включиться обратно. Это выходные — мы понимаем, что жизнь не ставится на паузу.
5. Что если не получится быть оба дня?
Лучше прийти на оба — спринт строится встык, и solo build в воскресенье опирается на заготовки из субботы.
6. Как устроена помощь во время Solo build?
Ведущий и ассистент работают с группой live: вопросы по ходу, совместные разборы. Это групповой формат на ~30 человек — не индивидуальный менторинг.
7. Дают ли счёт для работодателя?
Да, оформляем чек или счёт от юр.лица — многие компании компенсируют обучение.
8. Чем это отличается от ютуба и курсов?
Собираешь рабочего агента по шагам с экспертом, рядом инженер, который ведёт группу live. В конце — собственный репозиторий.
Готовы обсудить все детали и ответить на вопросы
Документы
О нас
Программы
Мы используем файлы cookie в соответствии с политикой в отношении файлов cookie, чтобы обеспечить лучшую работу с сайтом, в соответствии с условиями Пользовательского соглашения.