Агентное обучение
В ноябре 2025 года на бесплатный курс по созданию ИИ-агентов записалось более 1,5 миллиона человек. Это не опечатка и не типичная цифра MOOC-курсов, где регистрируются, но не доходят до финала: участники подали свыше 11 000 итоговых проектов. 5-дневный интенсив «AI Agents Intensive» от Google и Kaggle по посещаемости стал одним из крупнейших технических курсов в истории.
Для тех, кто пропустил живую неделю, есть хорошая новость: весь курс теперь доступен бесплатно и в самостоятельном режиме, и в нём гораздо больше содержания, чем может показаться по громким заголовкам.
Что это на самом деле
Курс стал продолжением GenAI Intensive 2024 года, собравшего более 140 000 разработчиков и установившего рекорд Гиннесса как крупнейшая виртуальная ИИ-конференция. В 2025 году фокус сместили с генеративного ИИ в целом именно на агентов — верное решение, ведь до сих пор многие путаются в том, что такое агент на самом деле.
Живой запуск прошёл за пять дней в ноябре 2025-го, но с тех пор всё материалы перевели в формат самоучителя на платформе Kaggle Learn Guide, так что теперь можно проходить курс в удобном темпе. В июне 2026 года состоялся обновлённый запуск, посвящённый вайб-кодингу, для тех, кому больше нравится обучение в группе. В любом случае, главная ценность — сами учебные материалы.
Пять дней
Каждый день сочетает технический whitepaper с двумя практическими лабораторными работами на основе Gemini и Google Agent Development Kit: сначала изучаете теорию, а затем сразу воплощаете её в коде.
День 1 — Введение в агентов: архитектура агентов и главный вопрос — когда задаче действительно нужен агент, а когда достаточно более простого воркфлоу. Создаёте первого агента и первую мультиагентную систему.
День 2 — Инструменты и взаимодействие через MCP: учитесь подключать агентам инструменты, писать свои и работать с Model Context Protocol (MCP) для связи с внешними системами. Также вводится механизм одобрения человеком долгих операций — это грань между полезным агентом и потенциально опасным.
День 3 — Контекстная инженерия: сессии и память: строите агентов с состоянием, которые помнят, и наделяете их долговременной памятью, сохраняющейся между сессиями. На этом этапе у большинства самодельных агентов начинаются проблемы, так что стоит уделить время.
День 4 — Качество агентов: логирование, трассировка, метрики и оценка как ответов агента, так и использования инструментов. Если и выделять один день для глубокой проработки, то именно этот. Умение измерять работоспособность агента — навык, которому почти нигде не учат, но он критически необходим при внедрении в продакшен.
День 5 — От прототипа к продакшену: протокол взаимодействия агентов и развёртывание на управляемой среде вроде Vertex AI Agent Engine. Та самая неказистая последняя миля между эффектным ноутбуком и системой, готовой к работе с реальными пользователями.
Кому стоит пройти и как извлечь максимум
Если вы умеете писать на Python и хотя бы раз обращались к API языковой модели, вы готовы. Курс предполагает навыки программирования, но не требует опыта в агентных системах — как раз уровень, на котором находится большинство практиков сегодня.
Один совет, исходя из опыта подобных интенсивов: не пролистывайте whitepaper, торопясь к коду. Материал по оценке качества и контекстной инженерии в дни 3 и 4 — это основа глубокого понимания, и его не восполнить позже копированием готовых репозиториев. Лабораторные работы учат создавать агента, а статьи объясняют, почему ваш постоянно ломается.
Всё это бесплатно, уже доступно на Kaggle, а финальный проект даст реальный результат, который можно добавить в портфолио. Полтора миллиона человек нашли на это пять дней — ваши, скорее всего, стоят того же.