AI Engineering Roadmap

Практический маршрут по agentic engineering: Claude Code и Codex CLI, subagents и параллельная оркестрация, MCP и плагины, evals, observability, guardrails и финальный проект, который можно показать как инженерный артефакт.

155 пунктовпять фаз и финальный проектEdition 04 · сентябрь 2026бесплатно, без регистрации

К программе

Ландшафт на сентябрь 2026

Единственный датированный блок курса: модели, стандарты и инструменты, вокруг которых сейчас строится работа. Остальные материалы выбраны так, чтобы не стареть за сезон.

Модели

Anthropic: Claude Sonnet 5 (июнь), Opus 5 (июль), Fable 5.1 (1 сентября).
OpenAI: GPT-5.6 (семейство Sol / Terra / Luna, июль) и GPT-6 Astra (3 сентября).
Google: Gemini 3.x, свежая версия — 3.8 Flash (2 сентября).
Открытые веса: DeepSeek V4 Pro, Qwen 3.7, GLM-5.1, Kimi K2.6, Llama 3.3.

Стандарты

MCP — инструменты и данные для агентов; с декабря 2025 в Agentic AI Foundation при Linux Foundation, вместе с AGENTS.md и goose.
Agent Plugins 1.0 (6 августа 2026) — один пакет для Agent Skills и MCP-серверов; читают ChatGPT, Codex, Cursor, GitHub Copilot, VS Code, Kiro.
A2A 1.0 — общение агентов между собой; с августа 2026 тоже в AAIF.
OWASP GenAI: Top-10 для LLM-приложений 2026 (2 сентября), Top-10 для агентных приложений и Agent Control Standard.

Инструменты

Кодинг-агенты: Claude Code (subagents, hooks, skills, plugins, worktrees), Codex CLI (плагины, marketplace), Gemini CLI, Cursor.
SDK и фреймворки: Claude Agent SDK и Managed Agents (beta), OpenAI Agents SDK, LangGraph 1.0 + Deep Agents, Microsoft Agent Framework 1.0, Pydantic AI, Google ADK.
Evals и observability: Promptfoo (теперь в OpenAI, остаётся open source), Langfuse, LangSmith, Arize Phoenix.

Сначала маршрут

Отметьте, что уже уверенно делали руками. Это не экзамен: блок помогает выбрать темп.

Python

Уверенно пишу backend-код, тесты и typed interfaces

FastAPI/Django, pytest, Pydantic, async jobs, API-клиенты, ошибки и retries.

CI/CD

Могу сам собрать pipeline, rollback и production dashboard

GitHub Actions/GitLab CI, Docker, метрики, алерты, canary rollout, runbooks.

AI coding

Регулярно работаю через Claude Code, Codex CLI, Cursor или аналоги

Умею просить исследование кодовой базы, план, патч, тесты и ревью результата.

Tools

Понимаю function calling / tools / MCP не только на уровне терминов

Могу описать tool schema, ограничения, права доступа и обработку ошибок.

Evals

Писал eval cases или хотя бы regression suite для LLM-output

Есть понимание dataset, graders, метрик качества, latency/cost budget и PR-gate.

English

Могу читать официальные AI docs и смотреть технические доклады на английском

Не обязательно идеально говорить: важно регулярно потреблять первоисточники.

Четыре официальных трека

Anthropic

Claude, tools, evals

Anthropic Academy: бесплатные курсы с сертификатами, Claude Code in Action, tool use, evals и cookbook-паттерны.

academy + docs + cookbook OpenAI

Agents SDK, Codex, evals

Building agents track, Agents SDK, Codex CLI и плагины, built-in tools, graders, deployment checklist.

API + Codex + Agents resources Google

Gemini + ADK

Agent Development Kit, graph workflows, tools, evaluation, Gemini function calling и code execution.

ADK + Gemini API Microsoft / GitHub

GH-600 + Copilot agents

Agentic SDLC, Copilot cloud agent, MCP, Microsoft Agent Framework, Foundry Agent Service, governance и guardrails.

Learn + GitHub Docs

Пять фаз и финальный проект

Каждый урок — страница с материалами, заметками и тестом. Прогресс сохраняется в браузере.

Фаза 1 · Фундамент

Понять разницу между workflow и agent. Освоить пять базовых паттернов: chaining, routing, parallelization, orchestrator-workers, evaluator-optimizer.

0 / 12 завершено≈ 1 неделя · 8 часов

Фаза 2 · Vibe Coding

Сделать AI-агентов частью ежедневного рабочего инструментария: Claude Code, Codex CLI, Cursor, MCP и плагины. Это привычка, не курс — начинайте прямо во время первой фазы.

0 / 26 завершено≈ 1–2 недели · параллельно с другими фазами

Фаза 3 · Production Agents

Здесь ваш CI/CD-бэкграунд даёт огромное преимущество. Evals как тесты, observability как метрики, cost как обычная статья бюджета.

0 / 19 завершено≈ 3–4 недели · основной блок

Фаза 4 · Frameworks & Multi-Agent

Выбрать один фреймворк и нырнуть глубоко. Остальные — обзорно, чтобы знать ландшафт и уметь читать чужой код.

0 / 20 завершено≈ 2–3 недели · углубление

Фаза 5 · Deploy & Ops

Это ваша зона. Переносим CI/CD-мышление на LLM-приложения. Прививка против хаоса в продакшене.

0 / 21 завершено≈ 1–2 недели · финишная прямая

★

Final Project & Resources

Финальный проект под ваш профиль, подкасты на каждый день, русскоязычные ресурсы, английский и официальные треки Anthropic, OpenAI, Google и Microsoft — параллельно с курсом.

0 / 57 завершенодля портфолио + фоновое обучение

Каждую неделю — артефакт

Фундамент

Сравнить workflow vs agent, собрать карту паттернов и словарь терминов.

Prompting

Пройти интерактивный tutorial, оформить собственный prompt playbook.

Agentic coding

Настроить Claude Code / Codex CLI / Cursor: правила, subagents, hooks; решить 2 реальные задачи через агентов.

Tools + MCP + plugins

Собрать минимального Python-агента с tool permissions, MCP boundary и structured outputs; упаковать один навык как плагин.

Evals

Написать 20-30 кейсов, базовые graders и первый regression report.

Observability

Подключить traces, cost/latency метрики и разбор одного плохого run.

Framework

Выбрать LangGraph, OpenAI Agents SDK или Pydantic AI и переписать agent loop.

Multi-agent

Сравнить orchestrator-workers на фреймворке и на параллельных CLI-агентах в git worktrees.

Guardrails

Описать dangerous tools, approvals, sandbox, prompt-injection тесты и autonomy levels.

GitHub SDLC

Промпты в git, eval suite в PR, CODEOWNERS/rulesets и release notes для model/prompt changes.

Capstone

Собрать финальный сервис с README, demo, traces и воспроизводимым setup.

Portfolio

Записать demo, оформить архитектуру, limitations, eval report и roadmap v2.

Материал — по смыслу

Tool use, MCP и плагиныДом: фаза 2. Основы — в фазе 1, применение — в 3–4, права и sandbox — в 5.
EvalsДом: фаза 3. Зачем нужны — в фазе 1, в CI на каждый PR — в фазе 5.
ObservabilityДом: фаза 3 (метрики) и фаза 5 (инструмент). В capstone — читаемый trace.
Multi-agentДом: фаза 4. Анти-хайп и безопасностный взгляд — в фазе 5.
Оркестрация кодинг-агентовДом: фаза 4 (паттерны, worktrees, spec-driven). Инструментарий — фаза 2 (subagents, hooks, headless), безопасность автономии — фаза 5.
Guardrails и safetyДом: фаза 5. Практика в финальном проекте: allowlist, approvals, dry-run.
CI/CD-мышлениеВаш бэкграунд. Превращается в evals-as-tests и cost-as-budget в фазах 3 и 5.