Живой поток · 8 недель
ИИ-агенты в корпоративном контуре: 152-ФЗ, ГОСТ, on-prem
Третий модуль программы MAA. Разворачиваете агентов внутри контура компании без утечки данных: GigaChat, YandexGPT, Ollama, требования 152-ФЗ и ГОСТ, реестр агентов и корпоративная Agent Strategy для C-level.
Живые сессии по вторникам, 16:00–18:00 МСК, в Zoom. Все занятия записываются, плюс практические задания на неделю: закладывайте 5–7 часов.
Программа
Каждую неделю — живое занятие с экспертом и практика. Из каждого шага вы выходите с готовым артефактом, а не с конспектом.
Что меняется при масштабе: сотни пользователей, SLA и compliance вместо «работает у меня».
→ целевая архитектура агентов вашей компании
Зачем on-prem: данные не покидают контур компании.
→ выбранная модель и расчёт инфраструктуры
Требования 152-ФЗ и отраслевых стандартов применительно к системам с ИИ.
→ модель угроз и регламент защиты данных
Функции, где агент окупается первым, — и специфика российского права.
→ HR- и юридический агенты под ваш контур
Отчётность, документы и согласования на стороне агента.
→ финансовый агент на данных 1С
Агентов становится много — нужен каталог, владельцы и бюджеты.
→ реестр агентов и политика governance
Большинство ИИ-проектов останавливаются не на технологии, а на людях.
→ план внедрения и структура команды
Финальный проект: полная стратегия внедрения агентов в вашей компании.
→ корпоративная Agent Strategy для C-level
Оставьте контакты, менеджер расскажет про рассрочку и ответит на вопросы до записи.
Что вы соберёте
Каждый собирается на занятии, запускается на вашем деле и остаётся у вас после потока.
Документ для C-level: архитектура, on-prem, безопасность, агенты, governance, команда и план внедрения.
GigaChat, YandexGPT или open-source модель через Ollama и vLLM — данные не покидают компанию.
Классификация ИСПДн, PII masking, DLP и audit trail — чтобы внедрение прошло службу безопасности.
Каталог агентов с владельцами, SLA, бюджетами и жизненным циклом — управление, а не зоопарк.
Оставьте email и телефон — пришлём подробную программу и разберём, подойдёт ли вам формат.
Для кого
Нужно внедрить агентов так, чтобы это прошло службу безопасности, юристов и бюджетный комитет.
Enterprise отличается от SMB масштабом, SLA и compliance: отказоустойчивость, multi-tenancy, SSO, on-prem inference.
HR, юристы, финансы: где агент окупается первым и как передать ему часть процесса без риска для данных.
Результат
Почему сейчас
Формат создан в 1908 году и за век почти не изменился: два года, академические профессора, кейсы прошлого десятилетия.
Он не ходит на планёрки и не понимает намёков. Ему нужна архитектура, оркестровка и чёткие протоколы — это отдельная дисциплина.
От нуля до production-grade систем, работающие проекты в портфолио, оплата модулями по 78 000 ₽.
MCP, LangGraph, CrewAI, n8n и RAG — стек, который уже приняли Google, Anthropic и Microsoft.
Инструменты
Инструменты остаются с вами после потока — как и умение выбирать между ними.
Российские модели: подключение, лимиты, сценарии для закрытого контура.
Запуск open-source моделей на своём сервере и inference на GPU.
Интеграция агентов с корпоративными системами.
Мониторинг и журналирование агентов enterprise-уровня.
Единая авторизация и разграничение прав агента.
Каталог агентов компании: владельцы, SLA, стоимость, статус.
Кто ведёт
Они ведут занятия и разбирают ваши работы лично.
Jamakase Technologies, AgentArea.ai
Сооснователь AI-лаборатории Jamakase Technologies. Основатель AgentArea.ai — платформы ИИ-агентов и Constract.io — сервиса AI-контроля ремонта. 10+ лет в IT, 4+ года в AI и ML.
Jamakase Technologies
cloud.ru, ex-Яндекс Облако
Руководитель направления развития гибридного ИИ в cloud.ru, в прошлом архитектор облачных сервисов в Яндекс Облаке. Применяет LLM в сфере финансов и инвестиций, активно использует Cursor и ИИ-ассистентов для программирования.
Заметки LLM-энтузиаста
United Investors, Darberry
Сооснователь Darberry, проданной Groupon Inc. Работал генеральным директором Groupon Россия. Сооснователь United Investors и Product University.
Тренды против нормыОтзывы
Когда я пришёл на курс, я умел написать не сильно продвинутый промпт и роль для чата. А сегодня у меня есть удалённый сервер, на котором крутится агент, выполняет задачи по CRM и контрактам, и я могу при помощи VS Code с Claude Code его отлаживать. Для меня ещё месяц назад это был бы просто набор совершенно странных понятий.
Если раньше у меня был копирайтер (я уже трёх сменил), любой пост я правил на 80%. Здесь же результат готовый процентов на 90. Если брать зарплату копирайтера — сэкономил точно $1000 в месяц.
По итогу настроены агенты, которые ведут CRM, ассистенты, назначающие встречи, автоматизирована подготовка и проверка коммерческих предложений, в разы быстрее создаются маркетинговые и продажные материалы, автоматизированы рассылки. Это не говоря о написании текстов, проведении исследований и создании чат-ботов.
Для меня важным в курсе стало не то, что я научился генерить контент при помощи ИИ, а то, что это в очередной раз подтолкнуло меня на передовые позиции работы с ИИ. И в итоге я по-настоящему внедрил ИИ во множестве мест в компании и окупил стоимость курса на все 100%.
Стоимость
Старт 15 сентября 2026. Место закрепляется после оплаты.
Вернём полную стоимость — 100% и без вопросов — если в течение первых 14 дней вы поймёте, что модуль вам не подходит.
Счёт на компанию и обучение команды — напишите на a@productuniversity.ru или позвоните +7 499 938 66 46.
Нет, но модуль заметно техничнее остальных: здесь разворачивают модели на своих серверах и разбирают требования к защите данных. Всё показываем по шагам, а решения по архитектуре принимаются на уровне выбора, а не написания кода.
