Agentic AI: 12-месячная дорожная карта для тех, кто хочет научиться создавать автономных ИИ-агентов
Хочешь стать специалистом, который понимает, как работают AI агенты и умеет строить такие системы? Тогда тебе пригодится этот пошаговый план обучения Agentic AI. Здесь полный роадмап от Python до проектирования агентных систем. Сохрани!
Что такое Agentic AI?
Agentic AI это не просто модель, отвечающая на вопросы. Это интеллектуальный агент, обладающий:
- автономией (способностью действовать без постоянных указаний);
- целью (пониманием, чего нужно достичь);
- планированием (разработкой последовательности шагов);
- интерактивностью (взаимодействием с другими агентами и людьми);
- памятью и адаптацией (обучением на собственном опыте).
Сейчас над этим направлением работают OpenAI, Microsoft, Anthropic, Google DeepMind, а также стартапы вроде LangChain, AutoGen, CrewAI. Это именно та область, которая в ближайшие 3–5 лет создаст новые профессии и бизнес-модели.
ФАЗА 1. БАЗА (1–4 месяц)
Цель: понять основы Python, машинного обучения и NLP
Недели 1–2: Python Core
📘 Ресурсы:
🧠 Что учим:
- типы данных, функции, циклы, условия
- структура кода, область видимости, рекурсия
💡 Практика: Создай мини-программу: трекер привычек, список задач или калькулятор расходов.
Недели 3–4: Продвинутое программирование
📘 Ресурсы:
- Google Python Class
- LeetCode — лёгкие задачи
- HackerRank (Python)
💡 Проект: Сделай небольшой текстовый квест или систему учёта фильмов — с использованием функций и словарей.
Недели 5–6: Объектно-ориентированное программирование
📘 Ресурсы:
💡 Проект: Напиши класс “BankAccount” с методами deposit, withdraw и check_balance. А затем усложни: добавь подклассы для разных типов счетов.
Недели 7–8: Работа с данными
📘 Ресурсы:
💡 Проект: Напиши скрипт, который получает данные из публичного API (например, погода или новости), сохраняет их в CSV и визуализирует в Pandas.
ФАЗА 2. МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ И ГЕНЕРАТИВНЫЙ ИИ (4–6 месяц)
Цель: освоить ML, NLP и понять архитектуру трансформеров
Недели 9–10: Основы Machine Learning
📘 Ресурсы:
💡 Проект: Создай модель линейной регрессии для прогнозирования цен на жильё или классификатор спама.
Недели 11–12: Scikit-learn
📘 Ресурсы:
💡 Проект: Используй Scikit-learn, чтобы обучить модель классификации Iris Dataset. Добавь пайплайны, кросс-валидацию и GridSearchCV.
Недели 13–16: NLP Fundamentals
📘 Ресурсы:
💡 Проект: Построй анализатор тональности отзывов IMDB (NLTK и Scikit-learn). Затем сравни результат с spaCy.
ФАЗА 3. AGENTIC AI (7–9 месяц)
Цель: понять, как строятся автономные агенты и их экосистемы
Недели 17–18: RNN, LSTM, GRU
📘 Ресурсы:
💡 Проект: Создай генератор текста (например, нейропоэт) на LSTM в Keras.
Недели 19–20: Трансформеры
📘 Ресурсы:
💡 Проект: Собери собственную модель на базе BERT для классификации новостей.
Недели 21–22: Hugging Face Transformers
📘 Ресурсы:
💡 Проект: Сделай мини-чатбот на GPT-2 или сентимент-анализатор с fine-tuning BERT. Попробуй пайплайн text-generation или question-answering.
Недели 23–26: Generative AI
📘 Ресурсы:
💡 Проект: Создай генератор коротких рассказов или изображений через API Stable Diffusion. Для вдохновения — Distill.pub.
ФАЗА 4. РАЗРАБОТКА AGENTIC AI (9–12 месяц)
Цель: проектировать и реализовывать агентов с LangChain, AutoGen и CrewAI
Недели 27–29: Основы Agentic AI
📘 Ресурсы:
💡 Проект: Спроектируй несколько типов агентов от простого «вакуумного робота» до интеллектуального ассистента. Определи, какие архитектуры (реактивная, гибридная, когнитивная) подходят каждому.
Недели 30–32: Паттерны проектирования
📘 Ресурсы:
🧩 Что изучаем: Tool use, Reflection, Planning, Retrieval Augmented Generation (RAG), Multi-Agent Collaboration.
💡 Проект: Опиши схему взаимодействия агентов для исследовательской команды: один агент ищет данные, второй анализирует, третий делает отчёт.
Недели 33–36: Фреймворки Agentic AI
📘 Ресурсы:
💡 Практические проекты:
- Q&A агент на LangChain
- Чатбот с памятью и контекстом
- Multi-agent проект на AutoGen (несколько агентов решают общую задачу)
ФАЗА 5. УГЛУБЛЕНИЕ И ПРОФЕССИЯ
Месяцы 10–12: Продвинутые темы
📘 Ресурсы:
💡 Проект: Реализуй симуляцию с несколькими агентами, которые учатся взаимодействовать. Добавь принципы game theory, memory и adaptation.
ИТОГО
Через год по этому плану ты сможешь:
- писать код для ИИ и понимать архитектуру нейросетей;
- использовать и дообучать модели Hugging Face;
- строить интеллектуальные системы на LangChain и AutoGen;
- создавать собственных автономных агентов.
Agentic AI это не просто следующая ступень искусственного интеллекта, а начало эры систем, которые действуют осознанно и самостоятельно.
Если вам близка тема AI, технологий и будущего - добро пожаловать в мой канал обсудить и поделиться апдейтами.