Последний шанс: 3 курса по цене 1 и запуск AI-агентов в продакшн

Писать парсеры на Python — полезно, но тренд 2026 года — сложные мультиагентные системы. Как заставить ИИ-агентов автономно выполнять задачи без слива бюджета и с соблюдением 152-ФЗ?

Обновлённая программа делает упор на жёсткий инжиниринг и вывод в прод. Вы научитесь строить ReAct-циклы, работать с LangGraph и AutoGen, внедрять продвинутый RAG, протоколы MCP и AgentOps. Все ключевые навыки в одном месте: измеримость систем, time-travel дебаггинг, управление браузером, human-in-the-loop и развёртывание в закрытых контурах.

Почему нельзя откладывать:

— масштабная акция «3 курса по цене 1» сгорает уже сегодня;
— промокод Agent на скидку 10 000 рублей действует последние часы;
— сразу после оформления открываются материалы для подготовки — начать учиться можно прямо сейчас.

Забронировать место на курсе и забрать бонусы до конца дня

Что означает RPO?

👾 — Максимально допустимая длительность простоя
👍 — Цель по времени восстановления сервиса
🥰 — Максимально допустимая потеря данных во времени
⚡️ — Среднее время до отказа

Библиотека задач по Python

Что делает параметр response_model в декораторе маршрута? (FastAPI)

👾 — Ограничивает типы входных параметров
⚡️ — Валидирует и сериализует ответ, отсекая лишние поля
🥰 — Меняет код ответа по умолчанию
👍 — Включает автодокументацию

Библиотека задач по Python

Что даёт @dataclass(frozen=True)?

👾 — Глубоко делает неизменяемыми и все вложенные объекты
👍 — Запрещает присваивания атрибутов (иммутабельность на уровне класса) и при eq=True по умолчанию делает экземпляр хешируемым
🥰 — Автоматически копирует все мутируемые аргументы
конструктора
⚡️ — Включает slots и уменьшает память

Библиотека задач по Python

Что делает yield from subgen?

👾 — Просто вызывает подгенератор и возвращает список
👍 — Делегирует итерацию/send/throw/close подгенератору и получает его return как результат (PEP 380)
🥰 — Запускает подгенератор параллельно в другом потоке
⚡️ — Гарантирует выполнение в отдельном процессе

Библиотека задач по Python

Ваш Python-сервис обрабатывает большое количество сетевых запросов. При профилировании видно, что он простаивает, ожидая I/O. Какой подход наиболее правильный для повышения производительности?

👾 — Увеличить количество потоков в ThreadPoolExecutor
👍 — Перейти на asyncio/uvloop и использовать асинхронные драйверы для работы с I/O
🥰 — Запускать каждый запрос в отдельном процессе через multiprocessing
⚡️ — Чаще вызывать gc.collect() для освобождения памяти

Библиотека задач по Python