[Rebrain] ИИ-агенты для инженеров. Асинхронный курс (Артур Сапрыкин)

​

Стань инженером, который управляет флотом AI-агентов. Научись внедрять opencode, Aider и MCP в DevOps-пайплайны, автоматизировать IaC и контролировать расходы на LLM.

Rebrain — большое сообщество IT-специалистов, создаём практикумы по инфраструктуре с 2018 года

Почему выбирают наши программы:

• Автоматические проверки — мгновенная обратная связь по заданиям
• Проверки менторами — DevOps-инжерами с опытом в индустрии от 5+ лет
• Возможность общаться с опытными практикующими специалистами
• Свободный темп — проходите без жёстких дедлайнов
• Прикладные задачи — кейсы, приближенные к реальной работе DevOps-инженера

Темы, которые вы освоите:

• opencode
• Aider
• Cline
• Model Context Protocol (MCP)
• Langfuse
• Terraform/Helm
• Playwright
• FastMCP

Автономия
Агенты не просто дополняют код, а самостоятельно выполняют циклы Reason+Act до достижения результата.

Интеграция
Протокол MCP позволяет подключить ИИ напрямую к вашим БД, логам и внутренним API.

Экономика
Правильная настройка Architect/Editor моделей снижает расходы на API в 5-10 раз без потери качества.

Безопасность
Знание методов изоляции позволяет использовать мощь LLM даже в чувствительных корпоративных средах.

Кому подойдёт:

• DevOps-инженеры
  Для автоматизации рутины с YAML-манифестами, написания Terraform-модулей и быстрого создания Helm-чартов.
  
  
• Backend-разработчики
  Для ускорения рефакторинга legacy-кода, автоматического покрытия тестами и делегирования написания API-клиентов.

• SRE-специалисты
  Для создания автономных помощников, способных анализировать логи в реальном времени и предлагать фиксы через MCP-интеграции.

Программа практикума

• Введение
• Основы Coding-агентов: Архитектура, запуск и первый ReAct-цикл
• Сравнение Open-Source Coding-агентов: OpenCode, Aider и Cline
• Архитектурные подходы агентов: Git-native (Aider) vs IDE-native (Cline)
• Model Context Protocol (MCP): Интеграция агентов с внешней инфраструктурой
• AI-агенты в DevOps: Автоматизация Terraform, Kubernetes и Helm
• Автономизация в CI/CD и безопасность AI-агентов
• Управление памятью и Browser-агенты для сложных задач
• Observability, экономика API и командный workflow
• Заключение
• Полезные материалы и ресурсы