Model Context Protocol (MCP) — открытый стандарт от Anthropic для подключения LLM к внешним инструментам и данным. В этом руководстве разберём архитектуру MCP, напишем свой сервер на Python с tools, resources и prompts, реализуем клиента и подключим его к Claude Desktop, Cursor и собственному агенту.
Практическое руководство по мульти-агентным AI-системам: архитектурные паттерны, сравнение фреймворков LangGraph и CrewAI, протоколы MCP и A2A, примеры кода на Python и советы для production.
Практическое руководство по RAG-пайплайнам: от Naive RAG до Agentic RAG и GraphRAG. Гибридный поиск, re-ranking, семантический чанкинг, CRAG и оценка качества — с примерами кода на Python.
Разбираем архитектуру Function Calling и Tool Use в LLM-агентах: от агентного цикла до паттернов маршрутизации и параллельных вызовов. Примеры на Python для OpenAI и Claude API, безопасность и оптимизация.