agents-course/pr_653/ru-RU/unit0/introduction.md

# Добро пожаловать на курс 🤗 ИИ Агенты [[introduction]]

Фон изображения был сгенерирован с помощью Scenario.com

Добро пожаловать на самую захватывающую тему в ИИ на сегодняшний день: **Агенты**!

Этот бесплатный курс проведет вас по пути **от новичка до эксперта** в понимании, использовании и создании ИИ агентов.

Этот первый блок поможет вам освоиться в материале:

- Ознакомьтесь с **учебным планом курса**.
- **Выберите путь**, по которому вы собираетесь идти (самооценка или процесс сертификации).
- **Получите дополнительную информацию о процессе сертификации и сроках**.
- Познакомьтесь с командой, создавшей этот курс.
- Создайте свою учетную запись **Hugging Face**.
- **Зарегистрируйтесь на нашем сервере Discord** и познакомьтесь со своими одноклассниками и с нами.

Давайте начнем!

## Что ожидать от этого курса? [[expect]]

В этом курсе вы узнаете:

- 📖 Изучите AI агентов в **теории, дизайне и на практике.**
- 🧑‍💻 Научитесь **использовать известные библиотеки ИИ-агентов**, такие как [smolagents](https://huggingface.co/docs/smolagents/en/index), [LangChain](https://www.langchain.com/), и [LlamaIndex](https://www.llamaindex.ai/).
- 💾 **Поделитесь своими агентами** на Hugging Face Hub и изучите агентов, созданных сообществом.
- 🏆 Примите участие в испытаниях, где вы будете **оценивать своих агентов в сравнении с агентами других студентов.**
- 🎓 Выполнив задания, вы **получите сертификат об окончании курса.**

И многое другое!

В конце этого курса вы поймете, **как работают агенты и как создавать свои собственных агентов с помощью новейших библиотек и инструментов**.

Не забудьте **записаться на курс!** 

(Мы с уважением относимся к вашей конфиденциальности. Мы собираем ваш адрес электронной почты, чтобы **высылать вам ссылки, когда каждый блок будет опубликован, и предоставлять вам информацию о задачах и обновлениях).**

## Как выглядит курс? [[course-look-like]]

Курс состоит из:

- *Фундаментальные разделы*: здесь вы изучите **концепции агентов в теории**.
- *Практические занятия: здесь вы научитесь **использовать готовые библиотеки агентов ИИ** для обучения агентов в уникальных условиях. Эти практические секции будут представлять собой **пространства (Spaces) Hugging Face** с предварительно настроенной средой.
- *Задания на применение*: в них вы будете применять изученные концепции для решения реальной проблемы, которую вы выберете сами.
- *Соревнования*: вы сможете "отправить" своего агента на соревнование с другими агентами. Также будет [таблица результатов](https://huggingface.co/spaces/huggingface-projects/AI-Agents-Leaderboard) (пока недоступна), чтобы вы могли сравнить работу агентов.

Этот **курс - живой проект, развивающийся благодаря вашим отзывам и вкладу!** Не стесняйтесь [открывать проблемы (issues) и PR на GitHub](https://github.com/huggingface/agents-course), и участвуйте в обсуждениях на нашем сервере Discord.

После прохождения курса вы также можете оставить свой отзыв [👉 через эту форму](https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSe9VaONn0eglax0uTwi29rIn4tM7H2sYmmybmG5jJNlE5v0xA/viewform?usp=dialog)

## Какова программа курса? [[syllabus]]

Здесь представлен **общий план курса**. Более подробный список тем будет опубликован к каждому разделу.

| Раздел | Тема | Описание |
| :---- | :---- | :---- |
| 0 | Вводная часть | Подготовим для вас инструменты и платформы, которые вы будете использовать. |
| 1 | Основы работы агента | Объясньясняем инструменты, мысли, действия, наблюдения и их форматы. Расскажем о LLM, сообщениях, специальных токенах и шаблонах чата. Продемонстрируем простой пример использования функций python в качестве инструментов. |
| 2 | Фреймворки | Разберемся, как реализованы основные принципы в популярных библиотеках: smolagents, LangGraph, LLamaIndex |
| 3 | Примеры использования | Давайте создадим несколько реальных примеров использования ( мы открыты для PR 🤗 от опытных создателей агентов) |
| 4 | Итоговое задание | Создадим агента для выбранного бенчмарка и докажем свое знание агентов в таблице лидеров среди студентов 🚀 |

*Мы также планируем выпустить несколько бонусных разделов, следите за новостями*.

## Каковы предварительные требования?

Чтобы пройти этот курс, вы должны иметь:

- Базовые знания Python
- Базовые знания LLM (в Разделе 1 мы рассказываем о том, что это такое)

## Какие инструменты мне понадобятся? [[tools]]

Вам нужно всего лишь 2 вещи:

- *Компьютер* с подключением к Интернет.
- Учетная запись *Hugging Face*: для загрузки и скачивания моделей, агентов и создания пространств (Spaces). Если у вас еще нет аккаунта, вы можете создать его **[здесь]](https://hf.co/join)** (это бесплатно).

## Процесс сертификации [[certification-process]]

Вы можете пройти этот курс *в режиме аудита (самопроверки)* или выполнить задания и *получить один из двух сертификатов, которые мы выдадим*. 

Если вы прослушаете курс (режим самопроверки), вы сможете участвовать во всех заданиях и выполнять их, если захотите, и **вам не нужно будет уведомлять нас**.

Процесс сертификации **совершенно бесплатный**:

- *Для получения сертификата по основам*: вам необходимо пройти первый раздел курса. Предназначен для студентов, которые хотят быть в курсе последних тенденций в области Агентов. 
- *Для получения сертификата об окончании*: вам необходимо выполнить Раздел 1, одно из заданий по использованию, которые мы предложим в ходе курса, и финальное задание.

Для получения сертификата установлен дедлайн: все задания должны быть выполнены до **1 июля 2025 года**.

## Каков рекомендуемый темп? [[recommended-pace]]

Каждый раздел этого курса рассчитан **на то, чтобы пройти его за 1 неделю, уделяя работе примерно 3-4 часа в неделю**.

Поскольку есть крайний срок, мы предлагаем вам рекомендуемый темп:

## Как извлечь максимальную пользу из курса? [[advice]]

Чтобы получить максимальную пользу от курса, у нас есть несколько советов:

1. Присоединяйтесь к учебным группам в Discord: учиться в группах всегда проще. Для этого вам нужно присоединиться к нашему серверу Discord и подтвердить свой аккаунт Hugging Face.
2. **Выполняйте тесты и задания**: лучший способ обучения - это практическая работа и самооценка.
3. **Определите расписание, чтобы оставаться в своём потоке выполняющих курс**: вы можете воспользоваться нашим рекомендованным расписанием темпа, приведенным ниже, или создать своё.

## Кто мы [[who-are-we]]

Об авторах:

### Джоффри Томас (Joffrey Thomas)

Джоффри - инженер машинного обучения в компании Hugging Face, он создал и внедрил в производство ИИ-агенты. Джоффри будет вашим основным преподавателем на этом курсе.

- [Следуйте за Джоффри на Hugging Face](https://huggingface.co/Jofthomas)
- [Следуйте за Джоффри на X](https://x.com/Jthmas404)
- [Следуйте за Джоффри на Linkedin](https://www.linkedin.com/in/joffrey-thomas/)

### Бен Бертеншоу (Ben Burtenshaw)

Ben is a machine learning engineer at Hugging Face and has delivered multiple courses across various platforms. Ben's goal is to make the course accessible to everyone.

- [Следуйте за Беном на Hugging Face](https://huggingface.co/burtenshaw)
- [Следуйте за Беном на X](https://x.com/ben_burtenshaw)
- [Следуйте за Беном на Linkedin](https://www.linkedin.com/in/ben-burtenshaw/)

### Томас Симонини (Thomas Simonini)

Томас - инженер машинного обучения в компании Hugging Face, он успешно реализовал курсы Deep RL и ML для игр. Томас - большой поклонник Агентов, и ему не терпится увидеть, что создаст сообщество.

- [Следите за Томасом на Hugging Face](https://huggingface.co/ThomasSimonini)
- [Следите за Томасом на X](https://x.com/ThomasSimonini)
- [Следите за Томасом на Linkedin](https://www.linkedin.com/in/simoninithomas/)

## Благодарности  

Мы хотели бы выразить благодарность следующим людям за их неоценимый вклад в создание этого курса:  

- **[Педро Куэнка (Pedro Cuenca)](https://huggingface.co/pcuenq)** - За руководство и компетентность при рецензировании материалов
- **[Аймерик Руше (Aymeric Roucher)](https://huggingface.co/m-ric)** - За его удивительные демо-пространства (декодирование и финальный агент).
- **[Джошуа Лохнер (Joshua Lochner)](https://huggingface.co/Xenova)** - За потрясающее демо-пространство по токенизации.

## Я нашел ошибку или хочу улучшить курс [[contribute]]

Вклад в развитие курса **приветствуется** 🤗

- Если вы *нашли ошибку 🐛 в блокноте*, пожалуйста заведите и **опишите проблему (issue)**.
- Если вы *хотите улучшить курс*, вы можете  открыть Pull Request.
- Если вы *хотите добавить полный раздел или новый блок*, лучше всего откройте проблему (issue) и **опишите, какой контент вы хотите добавить, прежде чем приступить к его написанию, чтобы мы могли вас сориентировать**.

## У меня все еще остались вопросы [[questions]]

Пожалуйста, задайте свой вопрос на нашем discord сервере #ai-agents-discussions.

Теперь, когда у вас есть вся необходимая информация, давайте приступим к работе ⛵