Старт 15 апреля
Трек
OpenClaw-инженер
Перестаём использовать ИИ как чат-вкладку и учимся управлять агентом с памятью, который держит контекст, пользуется инструментами, запускает подзадачи и возвращается с результатом.
Доступ к сообществу операторов и создателей агентных систем
Много практики и живых настроек на реальном OpenClaw
Наставники, контрольные точки и разборы архитектуры
Пожизненный доступ и обновления под быстро меняющийся стек
ТрекOpenClaw — это курс про переход от ИИ-чата к ИИ-операционке. Пока все спорят, какая модель умнее, реальное преимущество уже сместилось в слой оркестрации: кто умеет писать инструкции для агентов, держать память в порядке, подключать инструменты, ограничивать права, выбирать модели и проверять результат. На курсе мы разбираем OpenClaw не как ещё один ИИ-инструмент, а как агентную операционную систему для реальных задач.
- Развернёте OpenClaw локально и на VPS, подключите каналы и провайдеров моделей
- Соберёте контекстный пакет: SOUL.md, AGENTS.md, USER.md и TOOLS.md
- Установите готовые навыки и напишете собственный SKILL.md
- Настроите агентов-исполнителей, сценарии передачи задач и циклы проверки
- Подключите реальные интеграции и длинные рабочие сценарии для работы и жизни
- Разберётесь с памятью, бюджетом контекста, маршрутизацией, задержкой и стоимостью
- Соберёте финальную систему, которая делает работу, а не просто пишет текст
OpenClaw-инженер
Тем, кто хочет не просто пользоваться ИИ, а строить и управлять агентными системами.
Старт
Разработчикам, которые хотят перейти от чат-ассистентов к агентным системам с памятью
Продвинутый
Фаундерам и тем, кто строит продукт в одиночку, кому нужен один естественный интерфейс поверх десятка сервисов и рутин
Продуктовым, операционным и исследовательским специалистам, которые хотят автоматизировать длинные рабочие циклы
Продвинутым пользователям, которые хотят собрать личную ИИ-операционку под себя
Всем, кто хочет понимать архитектуру, ограничения и экономику агентных систем
Программа
Сначала поднимаем OpenClaw и разбираем контекст, потом переходим к навыкам и оркестрации, а затем — к безопасности, стоимости и финальным сценариям.
01
Почему OpenClaw и почему сейчас
02
Установка и базовая инфраструктура
03
Память, контекст и характер агента
04
Навыки и ClawHub
05
Агенты-исполнители и мультиагентная оркестрация
Показать еще
Платформа
Обучение построено так, чтобы вы не просто посмотрели курс, а собрали работающую агентную систему по частям. Каждый модуль заканчивается артефактом: навык, контекстный пакет, файл правил, интеграция, агент-исполнитель или финальный сценарий.
- МикроформатыКороткие блоки, которые удобно проходить даже при плотном графике, без потери глубины.
- Активное обучениеМеньше пассивного просмотра, больше сборки, отладки, сравнения конфигураций и живого разбора.
- Код и система с первого дняУчимся не только писать код, но и проектировать память, роли, ограничения и рабочие контуры для агентов.
СообществоВ агентном слое узкое место всё чаще не в модели, а в операторе. Поэтому ключевая часть курса — не записи сами по себе, а среда, где видно, как другие реально строят агентов, ломают их, чинят и доводят до рабочего состояния.
Сообщество операторов
01
Живые сборки и разборы OpenClaw
Собираем агентов вживую: от первой конфигурации до продвинутых мультиагентных сценариев.
02
Сессии вопросов и архитектурные разборы
Разбираем не только что делать, но и почему именно так, где ставить границы и как не превратить агента в источник хаоса.
03
Обзоры рынка и инфраструктуры
Следим не только за моделями, но и за экономикой ИИ: вычислениями, памятью, энергопотреблением, маршрутизацией и их влиянием на продуктовые решения.
Трудоустройство
Наша цель — чтобы после курса у вас был не сертификат про ИИ, а набор кейсов, который показывает, что вы умеете проектировать и эксплуатировать агентные системы.
Пробные собеседования и архитектурные разборы
Готовим не к теоретическим вопросам, а к разговору о реальных решениях: память, оркестрация, безопасность, стоимость и наблюдаемость.
Портфолио, которое видно
Лучше любого абстрактного резюме работает набор артефактов: репозиторий, навыки, правила, демонстрация рабочих сценариев и финальный проект.
Кейсы и проекты, готовые к показу
К концу курса у вас будет система, которую не стыдно показать команде, клиенту, работодателю или партнёру.