ИИ: инструменты, агенты
и автоматизация
Этот практический курс поможет вам использовать ИИ в повседневной работе: улучшать рабочие процессы, создавать ИИ-агентов, автоматизировать задачи и разрабатывать собственную стратегию внедрения ИИ.
За пять практических воркшопов вы пройдёте путь от основ работы с LLM до создания собственных агентов и ИИ-автоматизаций с помощью ChatGPT, Manus, n8n и Codex. Будет много практики: реальные кейсы, задания и понятный подход к тому, как находить и выбирать процессы, которые стоит автоматизировать с помощью ИИ.
Когда: 3, 10, 17, 24, 30 сентября
⏰ 19:00 МСК
❗️Важно: этот курс рассчитан на прохождение целиком.
В отличие от большинства программ Connexions, где можно выбрать отдельные занятия, здесь будет сформирована фиксированная группа участников. Подать заявку можно до 25 августа. После закрытия регистрации группа будет сформирована, и присоединиться к курсу позже уже не получится.
Все, кто посетит все пять занятий, получат сертификат о прохождении курса.
Успейте занять место до 25 августа!
В английской версии форма регистрации –– в конце страницы.
О спикерах
Юлия Перемитина
CEO и со-основатель Skailab X Practico.ai
Константин Пинчуковский
Chief AI Officer и со-основатель Skailab X Practico.ai
Юлия Перемитина
CEO и со-основатель Skailab X Practico.ai
Эксперт по стратегии и технологическим инновациям. 8+ лет опыта в консалтинге, технологическом предпринимательстве, корпоративной и венчурной среде. Запуск новых бизнес-направлений и программ трансформации на международных рынках.
Экспертиза: операционная эффективность и управление изменениями, основанные на данных, стратегии роста, трансформация бизнес-моделей, развитие инновационных направлений
Константин Пинчуковский
Chief AI Officer и со-основатель Skailab X Practico.ai
AI/ML-эксперт с 6+ годами опыта и проектами в СНГ, MENA и США. Запуск и развитие AI-направлений, управление проектами полного цикла — от выявления бизнес-задач, пресейла и архитектуры до внедрения и оценки бизнес-эффекта.
Экспертиза: AI-агенты, RAG-системы, аналитические ассистенты и корпоративные AI-решения с интеграциями в CRM, ERP, DWH и BI.
Skailab — международная AI-студия полного цикла, работающая в трёх ключевых направлениях:
AI-консалтинг и стратегия — аудит бизнес-процессов, данных и IT-инфраструктуры; выявление узких мест и наиболее перспективных возможностей для применения AI; разработка стратегии и дорожной карты внедрения AI.
Обучение — корпоративные программы и потоковое обучение по практическому применению AI в бизнесе.
Разработка и внедрение — полный цикл создания и внедрения AI-решений: от точечных автоматизаций и MVP до сложных корпоративных систем и проектов с R&D-компонентом.
Кому подойдет курс?
Курс подойдёт как новичкам, так и специалистам из самых разных сфер, которые хотят научиться использовать ИИ в своей работе.
Технический бэкграунд и навыки программирования не требуются.
Программа начинается с основ и постепенно знакомит участников с ИИ-агентами, автоматизацией и практическим применением ИИ на реальных примерах.
Язык: русский
Длительность одного мастер-класса составляет 90-120 минут
Программа курса
Воркшоп 1. Базовая рамка и практики работы с ИИ
Рассматриваем:
• Из чего состоит современная индустрия ИИ-модели, приложения, инструменты и агентные системы – как это связано между собой.
• Как работают LLM-токены, контекстное окно, генерация ответа, галлюцинации и другие ограничения – минимум, необходимый для осознанного использования.
• Основы постановки задач: инструкция, контекст, входные данные, требования и формат результата.
• Декомпозиция многошаговых задач и итеративная работа с моделью.
• Безопасность и работа с данными: персональные данные, коммерческая тайна, границы использования публичных сервисов и необходимость проверки результатов.
Практика:
Выполнение кейса в инструментах: ChatGPT, NotebookLM и Manus
ChatGPT. Проекты: составление программы обучения / планирование проекта. Поиск по интернету, дип ресерч: анализ конкурентов
NotebookLM: база знаний по проекту – презентации, подкасты, объяснительные ролики, майндмепы
Манус: подключение к Тг, ежедневный мониторинг новостей
Домашнее задание (по желанию): выбрать одну регулярно повторяемую задачу, пройти ее вручную в ChatGPT и зафиксировать этапы процесса, входные данные и требования к результату.
Воркшоп 2. Устройство и базовая настройка ИИ-агента
Рассматриваем:
• Что такое ИИ-агент и чем он отличается от обычного диалога с моделью.
• Как агент планирует последовательность действий, использует контекст и работает с внешними инструментами.
• Основные элементы агента: Skills, Tools, Connectors и MCP.
• Границы самостоятельности агента и ситуации, в которых требуется участие человека.
Практика:
• ChatGPT Work, Manus – создание реального агента (кейс – Trip Planner: собираем ограничения, подбирает билеты, составляет план путешествия)
• Настройка постоянных правил
• Бесплатные маркетплейсы скиллов, проверка безопасности, настройка и написание своего первого skill под задачу
• Подключение необходимых инструментов и источников данных.
Домашнее задание (по желанию): собрать первую версию собственного агента на основные задачи из первого воркшопа (с подключением 1 внешнего skill и 1 написанного самостоятельно. Коннекторы)
Воркшоп 3. Визуальная архитектура решения в n8n
Рассматриваем:
• Знакомство с n8n: интерфейс, логика нод, триггеры и интеграции.
• Паттерны агентских систем: параллелизация, дерево решений, роутинг, и т.д.
• Контрольные точки, в которых требуется участие человека (HITL) (демо)
• Устройство RAG: чанкинг, оверлап, реранкинг, Top-k, Top-p, frequency penalty
• Обработка ошибок (retry) и fall-back сценарии (по модели/по типу системы, alert) (демо)
Практика:
• Перенос кейса из воркшопа 2 в визуальный workflow.
• Сборка базовой логики: триггер → обработка данных → обращение к LLM → результат.
• Подключение внешнего источника данных.
• Кейс: ответы на запросы клиента. Клиент пишет в тг – агент анализирует интент, понимает, это вопрос про продукт (продажа) или поддержка, перенаправляет к нужному агенту, отдает ответ. Паттерн роутинга – 1) RAG по продукту, 2) RAG по поддержке.
Домашнее задание (по желанию): спроектировать архитектуру собственного агента и собрать в n8n весь workflow или его ключевую часть.
Воркшоп 4. Построение агентного решения в Codex
Рассматриваем:
• Особенности работы Codex – папки, файлы, структура проекта
• Структура проекта: AGENT.md, agents, skills, hooks, MCP
• AGENT.md: системный промпт всего проекта
• agents: субагенты, как они работают, делегирование контекста
• skills: общие скиллы, специализированные скиллы для субагентов, рекап – добавление внешних скиллов, создание собственных
• hooks: как работают хуки, выполнение действий в системе по триггерам
• MCP, что такое MCP, добавление внешних инструментов (higgsfield)
• Plugins: Что такое плагины, для чего нужны и как их добавить
• Добавление внешней кодовой базы
Практика:
• Кейс: создание контента от сырого драфта до готового видео в соцсетях
• Создание структуры проекта и постоянных инструкций.
• Выполнение сценария от получения исходных материалов до готового результата.
Воркшоп 5. Стратегия внедрения ИИ
Содержание:
• SKAI-фреймворк: правильная логика внедрения — от бизнес-процесса к архитектуре
• Пирамида AI Stack: зависимости между слоями и почему внедрение проектируется сверху вниз
• Три этапа ИИ-зрелости
• Поиск задач для автоматизации: неправильная стартовая точка, правильная логика – от процесса к гипотезе
• Где искать задачи: 5 зон поиска – рутина, поиск и сбор информации, проверка и сравнение, подготовка материалов, разное качество результата
• Как описать текущий процесс: триггер, исполнитель, вход, действие, результат, масштаб
• Как формулировать гипотезы: разбор шаблона описания гипотез на примере – Триггер, вход, обработка, результат, проверка, метрика
• Rule-base logic VS AI-logic – не каждой задаче нужен AI
• Long-list гипотез >> Short-list гипотез (как приоритизировать гипотезы: эффект, частота и масштаб, понятность процесса, готовность данных, готовность прототипа)
• Прототипирование дорожной карты: Быстрые победы, среднесрочные решения, долгосрочные решения
• Практика по фреймворку