Otus открыл 20+ бесплатных уроков по LLM-агентам и MLOps на русском языке

Образовательная платформа Otus опубликовала календарь бесплатных открытых уроков на октябрь 2025 года. Программа охватывает больше двадцати занятий по четырём направлениям: работа с LLM (Large Language Model, большая языковая модель) и генеративным ИИ, агентные системы и автоматизация, MLOps (набор практик для вывода моделей машинного обучения в промышленную эксплуатацию) и качество данных, а также оценка эффективности внедрения ИИ. Ведут уроки практикующие специалисты, преподаватели курсов Otus.

Какие темы покрывают уроки?

Программа разбита на пять блоков. Вот ключевые изменения и темы, которые раньше были доступны только в платных курсах или англоязычных источниках:

• Промпт-инжиниринг (prompt engineering) без случайных результатов. Урок 12 октября разбирает, как проектировать устойчивые сценарии работы с LLM, чтобы модель не выдавала разный результат на один и тот же промпт (текстовую инструкцию для модели).

• LLM-агенты в реальной разработке. Сразу несколько занятий (14, 19, 20, 22, 28 октября) показывают, как ИИ-агенты составляют техническое задание за 10 минут, интегрируются с корпоративными системами через Tool Calling (вызов внешних инструментов моделью) и MCP (протокол подключения моделей к внешним сервисам), и как встроить LLM в рабочий процесс от промпта до автоматизации.

• MLOps и AgentOps в продакшене. Уроки 12, 15, 26 и 27 октября отвечают на конкретные вопросы: сколько стоит один ответ вашего ИИ-агента, почему модели деградируют в продакшене из-за Data Drift (дрейф данных, когда входящие данные со временем перестают быть похожими на обучающие), как автоматизировать ML-эксперименты через GitLab CI/CD и как наблюдать за LLM-агентами с помощью Langfuse.

• Безопасность ИИ-систем. Занятие 15 октября посвящено архитектуре Security by Design, защите ИИ-систем на уровне проектирования, а не постфактум.

• ROI и стоимость автоматизации. Уроки 21 и 22 октября учат считать ценность ИИ в метриках, понятных менеджеру, и сравнивать стоимость ИИ-решения с наймом ИТ-специалистов.

Как попробовать?

1. Откройте календарь мероприятий Otus на сайте платформы и выберите интересующий урок по дате и теме.
2. Зарегистрируйтесь на конкретное занятие. Оплата не требуется.
3. Подключитесь в указанное время. Формат живой: можно задавать вопросы преподавателю.

Есть ли аналоги в экосистеме YandexGPT и GigaChat?

Яндекс и Сбер проводят собственные митапы и публикуют документацию по своим моделям, но систематических бесплатных курсов по выводу LLM-агентов в продакшен на русском языке они пока не предлагают. Уроки Otus закрывают именно эту нишу: не теория про конкретную модель, а практика работы с агентными системами, промптами и MLOps-инфраструктурой, применимая к любой модели, включая YandexGPT и GigaChat.

По моим наблюдениям, большинство русскоязычных материалов по LLM-агентам сводятся к переводам англоязычных статей без адаптации к российским реалиям. Здесь же разбирают задачи, с которыми сталкиваются команды в РФ: расчёт стоимости инференса (вычислений при генерации ответа моделью), интеграция с корпоративными системами, контроль деградации моделей.

Что делать с этим прямо сейчас, по ролям?

Авторам Дзена и копирайтерам. Урок «Промпты без случайного результата» (12 октября) напрямую поможет тем, кто использует LLM для генерации черновиков. Устойчивый промпт означает предсказуемый результат, меньше правок, больше выход текстов.

Маркетологам и менеджерам. Занятия по ROI (21 и 22 октября) дают конкретные метрики для обоснования внедрения ИИ перед руководством. Формулировка «ИИ или ИТ-специалисты» сразу переводит разговор в плоскость бюджета.

Разработчикам и предпринимателям в РФ. Блок по LLM-агентам и MLOps покрывает полный цикл: от написания агента до мониторинга в продакшене. Всё бесплатно, на русском, с возможностью задать вопрос.

Частые вопросы

Нужна ли техническая подготовка для участия?

Зависит от конкретного урока. Занятия по промпт-инжинирингу и оценке ROI подходят нетехническим специалистам. Уроки по MLOps, AgentOps и архитектуре безопасности рассчитаны на разработчиков и инженеров данных.

Будут ли записи доступны после эфира?

Источник не уточняет политику записей. Обычно Otus публикует записи открытых уроков на своём сайте, но с ограниченным сроком доступа. Лучше подключиться живьём: так можно задать вопрос преподавателю.

Применимы ли уроки к работе с российскими моделями?

Да. Темы по промптам, агентным системам, MLOps и Data Drift не привязаны к конкретному провайдеру. Принципы проектирования устойчивых промптов или контроля дрейфа данных одинаково работают с YandexGPT, GigaChat и любой другой LLM.