Multi-agent systems: orchestration, tools, memory и evaluation

Чему вы научитесь

• Различать assistant, tool-using agent, planner-worker workflow and multi-agent collaboration
• Проектировать tool contracts, permissions, retries, timeouts, idempotency and audit log
• Использовать short-term и long-term memory без утечки персональных и служебных данных
• Строить evals для агентных цепочек: task success, tool accuracy, cost, latency, safety and recovery
• Определять human-in-the-loop точки для рискованных действий

О курсе

Курс углубляет тему AI agents: не один чат-бот, а система ролей, инструментов, очередей, памяти, планирования, ограничений и оценок качества. Ученик проектирует агентный workflow как распределенную систему: где нужен planner, где worker, где human approval, где retry, где журнал действий и где жесткий stop condition.