Агентна розробка на Python: від першого промпта до автономних агентів | CyberBionic Systematics

Агентна розробка на Python: від першого промпта до автономних агентів

Цей курс для тебе, якщо ви:

Розробники-початківці: впевнено пишуть базовий Python, які хочуть навчитися сучасному AI-assisted development, веб досвід не обов’язковий. Junior / Middle розробники, які вже працюють з вебом і хочуть системно опанувати агентну розробку.

Тривалість

30 год.

Кількість занять

15 занять

Початок курсу

Старт очікується

Наші випускники працюють в

Ваш шлях

Програма курсу

Кожне заняття — це живий онлайн-урок з практичними завданнями та зворотним зв'язком.

01
Як думає кодинг-агент
Як думає кодинг-агент. Від чату до агента; цикл «прочитав → спланував → викликав інструмент → подивився результат»; інструменти агента; контекстне вікно як обмежений бюджет і context rot (втрата якості на переповненому контексті); harness = інструкції + інструменти + модель; чому агент помиляється. Завдання: встановити один із трьох агентів і виконати стартову задачу (попередній вибір інструмента; остаточний — після лекції 3); pro — письмовий розбір трейсу сесії (покрокового запису дій агента).
02
Мова, якою ставлять задачі
Шаблон Goal / Context / Constraints / Done when; контекст через посилання на файли і зразки; перевірні критерії готовності; scope creep і дроблення задач; розбір пар «розмите побажання → чітка задача». Завдання: переписати три розмиті побажання за шаблоном; pro — виконати одну із задач агентом і звірити з власними критеріями.
03
Три агенти — один процес
Ландшафт кодинг-агентів 2026; Claude Code, Codex, Antigravity: сильні сторони і середовища роботи (термінал, IDE, хмара); принцип
«агент замінюваний — процес ні» у дії; вибір основного інструмента; старт наскрізних проєктів. Завдання: каркас «Полиці» одним якісним промптом; pro — те саме двома інструментами з порівнянням.
04
Файли, які агент читає першими
AGENTS.md як стандарт, спільний для різних інструментів; CLAUDE.md і Rules; що писати і чого уникати; правила з реальних помилок агента (audit-driven); структура Python-проєкту: pyproject.toml, uv, src-layout. Завдання: структура «Полиці» + AGENTS.md з правилами; pro — правила для окремих частин репозиторію (glob-маски) і журнал «помилка → правило».
05
Спершу план, потім код
Режими планування у трьох інструментах; план як артефакт у репозиторії; правка плану замість правки коду; правило «не доганяй — відкоти і переплануй»; специфікація-«конституція» (spec-driven підхід); коли план зайвий.
Завдання: за планом перетворити каркас на FastAPI-застосунок із SQLite; pro — PostgreSQL у Docker + spec.md + план другої фічі.
06
Агент з інструментами: MCP і скіли
Протокол MCP (Model Context Protocol): доступ агента до БД, документації, зовнішніх сервісів; безпека підключень; скіли (пакети інструкцій, що додають агенту навичку) і рівні їхньої зрілості: інструкції → зразки →
few-shot (кілька еталонних прикладів) → скрипт-валідатор; перенесення між інструментами. Завдання: підключити MCP-сервер і готовий скіл; pro — власний скіл зі скриптом-валідатором на Python.
07
Тести пишуться першими
Тести як контракт між людиною і агентом; TDD-цикл (розробка через тести) з агентом за п'ять кроків; pytest: фікстури, параметризація; пастка
«тести, що брешуть»; verification loop — агент сам запускає тести і виправляє. Завдання: покрити тестами ядро «Полиці» і додати фічу через TDD; pro — поріг покриття і межові випадки.
08
Гейти: зелене або нічого
Рівні гейтів: ruff і mypy → pre-commit → CI на GitHub Actions → агентські хуки (автоматичні дії на події в сесії агента); агент читає звіти про падіння перевірок і виправляє код до «зеленого» — успішного проходження всіх гейтів; пороги покриття, конвенції комітів; антипатерни гейтів. Завдання: pre-commit і CI з тестами; pro — гейт за порогом покриття, конвенції комітів, хук «не завершуй без зелених тестів».
09
Полювання на баги разом з агентом
Передача traceback (повного тексту помилки) і логів; гіпотезний цикл налагодження: гіпотези → інструментування → дані з виконання → фікс; типові вади AI-коду; чек-лист рев'ю. Завдання: знайти і виправити закладені баги в роздатковому модулі, описавши гіпотези; pro — рев'ю «чужого» pull request за чек-листом.
10
Оркестр агентів
Рівні довіри: від мікроменеджменту до делегування; субагенти з чистим контекстом; паралельні сесії та git worktrees (кілька незалежних робочих копій репозиторію); патерн «виконавець/рецензент»; пам'ять між сесіями.

Завдання: фіча патерном «виконавець/рецензент»; pro — дві фічі паралельно у worktrees зі звітом про мердж.
11
LLM всередині застосунку.
Коли LLM у продукті доречна; виклик API з Python; structured output через Pydantic; помилки, повторні спроби, вартість; ключі доступу у змінних середовища; тестування з моком клієнта. Завдання: LLM-фіча в «Полиці» (structured output + мок у тестах); pro — фолбек (запасний сценарій) при відмові API і ліміт вартості.
12
Задача, яку агент виконує самостійно
Фільтр придатності задачі: перевірні критерії, контекст, обсяг; Issue-шаблон Context / Requirements / Verification / References; acceptance criteria; цикл «агент коментує план → людина погоджує → агент реалізує»; хмарні виконавці трьох екосистем. Завдання: перетворити розмите бізнес-побажання на Issue і провести його через цикл «план → погодження → PR».
13
Рев'ю-бот у CI
Агентське код-рев'ю поверх лінтерів; філософія «лише суттєве»; вбудоване авто-рев'ю і власний GitHub Action; ланцюжок «бот знайшов → агент виправив → людина робить мердж». Завдання: під'єднати рев'ю-бота до власного репозиторію, написати правила рев'ю, продемонструвати впіймання підкинутої вади.
14
Довгий забіг
Чому автономні агенти сходять з дистанції; зовнішня пам'ять у чотирьох md-файлах; контрольні точки з валідацією; економіка токенів (одиниць тексту, за які тарифікується робота моделі); вибір моделі під крок. Завдання: підготувати зовнішню пам'ять і контрольні точки для довгої сесії над власною фічею, запустити сесію і здати журнал рішень.
15
Капстоун: wow-фіча
Повний автономний цикл на власному коді: Issue → план
→ реалізація → рев'ю-бот → рев'ю людиною → мердж; розбір успішного і провального прогонів; ретроспектива; напрямки подальшого зростання. Завдання: фіча повним автономним циклом + ретроспектива.
Навички після курсу

По завершенню курсу ви будете вміти

Check

ставити агентам чіткі задачі;

Check

готувати репозиторій та контекст для роботи агента;

Check

працювати через план і специфікацію;

Check

будувати тести, гейти та CI для контролю AI-коду;

Check

працювати з кількома агентами та автономними задачами;

Check

інтегрувати LLM у власні Python-застосунки.
Старт очікується

Спробуй
Агентна розробка на Python: від першого промпта до автономних агентів безкоштовно

Перше повноцінне заняття з тренером.

Як проходить навчання

Просто та зрозуміло

Структура заняття

120 хвилин

Теорія

Розбір коду

Q&A

Теорія - 60 хвилин

Розбір коду - 45 хвилин

Q&A сесія - 10 хвилин

Коли відбуваються заняття

Група 1

Група 2

ПН

ВТ

СР

ЧТ

ПТ

СБ

НД

19:00 - 21:00

Живе заняття з тренером

Задавай питання в реальному часі

1

Живі онлайн заняття з тренером

Заняття групи проходять онлайн. Це ефективне живе спілкування. Всі уроки записуються і доступні для повторного перегляду.

2

Виконання домашніх завдань

До кожного уроку розроблені практичні завдання, які необхідно виконувати і здавати у спеціальній LMS системі

3

Перевірка ДЗ та фідбек

Усі роботи студентів перевіряються
і по кожному завданню надається фідбек з оцінкою та рекомендаціями.

4

Тестування та сертифікація

Після завершення курсу студенти складають фінальний тест і отримують сертифікат, який підтверджує рівень знань.

Сертифікація

Підтверди свої знання

Іменний сертифікат після закінчення курсу

Після завершення курсу та проходження тестування ви отримаєте іменний сертифікат від CyberBionic Systematics та TestProvider.com — платформи, яку визнають провідні IT-компанії України

Тестування та сертифікація ІТ фахівців проходить на нашій власній платформі TestProvider.com
Ви отримуєте завірений сертифікат від CyberBionic Systematics, який підтверджує рівень ваших знань та збільшує шанси на успішне працевлаштування.
Кожен сертифікат має серійний номер, роботодавець може його перевірити та переконатися у справжності сертифіката.
Certificate
Хто проводить навчання

Твої тренери

Запис відкритий

Готовий почати навчання?

Відправляй заявку та зафіксуй свою знижку на навчання

Уточнимо деталі та зарезервуємо місце

Отримаєш перший урок безкоштовно

Почнеш карʼєру в ІТ

Зарезервувати місце

Залиш контакти — ми зателефонуємо та розповімо деталі

Відгуки студентів
Що кажуть ті, хто вже вчився
Відгуки наших студентів
photo
Oleksandr Sych
Lead Software Engineer в EPAM
Star Star Star Star Star

Я проходив навчання в ІТ-школі CyberBionic Systematics і залишився дуже задоволений. До курсів я вже цікавився програмуванням і мав певний досвід, але саме навчання допомогло мені систематизувати теоретичні знання та дізнатися багато нового.

Особливо корисною виявилася підготовка до фінального тесту — ці питання часто трапляються на співбесідах, і отримані знання допомагають мені й сьогодні.

Єдиний недолік — для досягнення хороших результатів потрібно докладати чимало власних зусиль і самостійно вчитися, але це лише мотивує розвиватися далі.

Я дуже радий, що свого часу обрав саме цю школу — це рішення дало мені потужний поштовх у професійному розвитку. Рекомендую CyberBionic Systematics усім, хто хоче якісно вивчити програмування!

Читати повністю

Підтверджено на DOU
photo
Marharyta Chernikova
Java Developer
Star Star Star Star Star
Хочу поділитися своїм досвідом по проходженню курсу Java dev в CyberBionic Systematics. І хочу сказати, що я надзвичайно задоволена їх підходом до викладання. Теорія + практика. Курс чітко структурований, на уроках викладач дає теоретичну частину з прикладами, відповідає на питання та перевіряє домашнє завдання. Інколи перевірка буває в режимі, коли викладач дає завдання і необхідно його вирішувати в онлайн режимі. Дуже крута практика з погляду підготовки до співбесіди. Спочатку страшно, але потім звикаєш. Тому думаю на співбесіді в мене вже не будуть труситися колінки)) Зручний формат подачі матеріалу. Протягом навчання в мене є особистий кабінет в LMS з усіма завданнями, а також доступ до окремого джерела з онлайн уроками по моєму напряму, на користування якими взагалі необхідна підписка, але вони входять в програму курсу, тому для студентів CyberBionic Systematics доступ до них безкоштовний. І звичайно ведеться відеозапис кожного урока, так що можна переглядати в будь-який час. Крутий тренер. Окремо хочу виділити нашого тренера Вадима Кожевнікова, який є справжнім професіоналом свого діла і пояснює складні речі на дуже простих прикладах, а також морально підтримує в моменти тупняків. Відчувається, що він має досвід не тільки у програмуванні, а і у викладанні. Дуже вдячна за якісну подачу матеріалу, а також за завдання на «посушити голову»))) Буває складно, але саме це розвиває мислення і мені особисто так цікавіше) Коли йшла на курс, то дуже боялася зтикнутися з байдужістю тренерів і відсутністю перевірки прогресу. Тут ви такого не зустрінете)) зріз знань буде регулярно, але м’яко, без травмування психіки та іноді з гумором))) Тому дуже рекомендую!

Читати повністю

Підтверджено на Google
photo
Анна Ливицкая
FrontEnd Developer
Star Star Star Star Star
Об учебном центре CyberBionic Systematics узнала через знакомого. Данная специальность интересовала меня и ранее, было интересно верстать страницы, но тяжело давался при самообучении JavaScript. Мне нравится в этой специальности то, что сразу же видно, что ты делаешь, и возможность внести творческую нотку. Легким был JavaScript Essential и Bootstrap 4, тяжелым оказался Angular 2 из-за большого количества связей между файлами, тяжело уловить логику происходящего. Я приобрел очень много новых навыков и умений, полностью новым был TypeScript и Angular 2, понятия конструкторов, классов, абстракций. Сергей Патёха- отличный тренер, большое спасибо ему за терпение и способность по нескольку раз объяснять одно и то же. Хорошо подаёт информацию, интересно и оживленно. Советы новичкам: делать практические задания.
icon

Відгуки з DOU

icon

Відгуки з Facebook

icon

Відгуки з Google

Вартість навчання

Оберіть свій формат

Групове навчання з тренером

3 заняття на тиждень

30 годин

Живі онлайн-заняття у групі

30 год. / 15 занять із тренером

Відеозапис назавжди

Перевірка домашніх завдань та фідбек

3 практичні проекти

1 міс. доступу до відеокурсів ITVDN

Чат курсу з підтримкою тренера

Доступ до системи LMS

Професійний софт від JETBRAINS

Онлайн-тестування та сертифікат

Відеокурс ITVDN у подарунок

420

або × 7 платежів

Оплата частинами

Monobank

7 платежів
PrivatBank

7 платежів
Консультація

Залишились питання?

Підкажемо, з чого почати, яку спеціальність обрати і як знайти першу роботу в IT.

Phone

0 800 337 146

Або напишіть нам у месенджери:

Звʼяжемось з вами найближчим часом

Шлях навчання

Курси, які можуть бути вам цікаві

Збудуй свій навчальний шлях від новачка до Senior-розробника поступово

Також вивчайте

Python Стартовий

⏱ 20 годин · 10 занять

Рівень складності

Детальніше

Також вивчайте

Python Базовий

⏱ 24 години · 12 занять

Рівень складності

Детальніше

Також вивчайте

Python Поглиблений

⏱ 22 години · 11 занять

Рівень складності

Детальніше

Також вивчайте

AI для розробників

⏱ 20 годин · 10 занять

Рівень складності

Детальніше