MAA2. ИИ-агенты для бизнес-задач за 8 недель [Product University] [Артем Астапенко, Дмитрий Жечков, Алексей Черняк]

[Принц]

Складчина: MAA2. ИИ-агенты для бизнес-задач за 8 недель [Product University] [Артем Астапенко, Дмитрий Жечков, Алексей Черняк]



MAA2. Master of Agents Administration. Управление ИИ-агентами. Автоматизация бизнес-задач.
Master of Agents Administration (MAA) ИИ-агенты для продажи, маркетинга, HR и аналитикии.
8 живых сессий в Zoom.

ИИ-агенты для бизнес-задач. Программа — 8 недель.
Начало — 14 июля 2026.

Неделя 1: Основы ИИ-агентов. Анатомия ИИ-агента + Агент-ресёрчер
Неделя 2: Агент поддержки с RAG — база знаний компании

Неделя 3: Мульти-агентные системы: менеджер + исполнители

Неделя 4: MCP — подключаем агента к реальному миру (CRM, почта, календарь)
Неделя 5: Автономный агент мониторинга конкурентов

Неделя 6: Агент-SDR: квалификация лидов и автоматический outreach

Неделя 7: Внутренний агент компании: HR, онбординг

Неделя 8: Финальный проект: свой агент для бизнеса
MBA учит управлять людьми
Мир перешёл к управлению агентами
MBA создали в 1908 году для индустриальной эпохи. За 116 лет формат почти не изменился: 2 года, $100–200K, академические профессора, кейсы 20-летней давности.
В 2026-м году ваш конкурент — не человек с MBA. Это человек, который умеет развернуть 50 AI‑агентов за выходные.

Агентами нужно управлять. Этому пока мало где учат.
MBA научит вас руководить людьми. Но ваш следующий «сотрудник» — это AI-агент с доступом к API, базам данных и внешним сервисам. Он не ходит на планёрки. Он не понимает намёков. Ему нужна архитектура, оркестровка и чёткие протоколы. Это — другая дисциплина. Мы назвали её Agent Administration.

Архитектура
Проектирование мульти-агентных систем: кто за что отвечает, как агенты взаимодействуют, где граница автономии
Координация
Координация десятков агентов через графы, цепочки и протоколы. LangGraph, CrewAI, MCP как язык управления
Безопасность
Мониторинг, human-in-the-loop. Чтобы агенты делали то, что нужно — и не делали того, что нельзя
Масштабирование
Из прототипа — в production. Фреймворки, CI/CD для агентов, enterprise-паттерны на реальных данных
MAA — не курс программирования и не MBA-лайт. Это первая специализация на стыке бизнеса и AI‑инженерии: как проектировать, развёртывать и масштабировать системы из десятков автономных AI‑агентов, решающих реальные бизнес-задачи.

Методология 6A Framework

AUDIT. Аудит
Разбери процесс по косточкам. Детально опиши текущий процесс, выяви болевые точки и оцени потенциал автоматизации. Ключевой вопрос: «Где думает человек, а где делает автоматически?»
Артефакты: Process Map + Automation Score
ARCHITECT. Архитектура
Спроектируй агентную экосистему, прежде чем писать первый промпт. Не каждая задача требует LLM — используй простые правила там, где они работают.
Артефакты: Agent Catalog + TO-BE процесс
ASSEMBLE. Сборка
Один агент, одна задача, одна неделя. Собери и запусти MVP‑агента для самой болезненной задачи. Не строй сразу мультиагентную систему.
Артефакты: MVP Agent + Success Criteria
ADAPT. Адаптация
Human‑in‑the‑loop — не костыль, а архитектурная позиция. Адаптируй агента к реальности через обратную связь, ошибки и итерации.
Артефакты: Error Catalog + Guardrails
AMPLIFY. Масштаб
Масштабирование горизонтальное — больше агентов на разные процессы, а не усложнение одного. Расширь от MVP к экосистеме агентов.
Артефакты: Agent Ecosystem Map
ADMINISTER. Управление
Управляй агентами как командой. SLA, мониторинг качества, drift detection и непрерывное улучшение. AI Governance Policy для всей организации.
Артефакты: Agent Ecosystem MapSLA Dashboard + AI Governance
Стоимость: 78000 руб.




СКАЧАТЬ

Для просмотра скрытого содержимого вы должны зарегистрироваться