Самостоятельное обучение
Создайте ИИ-агента быстро и самостоятельно
Вам не нужны инвесторы, разработчики, маркетологи или дизайнеры, чтобы получить рабочий AI-продукт.
«Если хочешь, чтобы дело было сделано — сделай это сам. Если не хочешь — делегируй»
«Если хочешь, чтобы дело было сделано — сделай это сам. Если не хочешь — делегируй»
Проблема в том, что только вы ответственны за end-to-end доведение ценности вашим искусственным интеллектом.
Как создать ИИ-агента, который будет работать, быстро, бюджетно и качественно?
Только своими руками.
- Большинство людей прячутся за стратегией, управлением и поиском инвесторов
- ИИ-продукт не появляется из презентаций и эксель-таблиц
- Если вы не можете описать, собрать и проверить ИИ-агента своими руками — у вас нет понимания продукта
Как создать ИИ-агента, который будет работать, быстро, бюджетно и качественно?
Только своими руками.
Обучение, которое ведёт вас за руку
Space-курс – режим обучения через опыт с ИИ, где есть теория, практика, и применение знаний на реальном проекте
Режим применения
Модуль 0: Вы создаете техническое задание для AI-агента и определяетесь, что вы хотите строить
Режим практики
Вы заходите в интерактивное пространство, где ваша задача – принимать решения в кейсовых задачах в режиме реального времени
Режим Теории
Вы погружаетесь в научные понятия, которые создают в голове связи с режимами Практики и Применения
Ваш AI-преподаватель
Вы можете получить подробные ответы на любые вопросы, которые могут возникнуть в процессе прохождения
Программа Space-курса
Каждый модуль – это законченный цикл работ по вашему проекту.
Модуль 0
Агентность и инициация проекта
Теория
Агентность как форма делегирования. Делегирование всегда хрупко из-за асимметрии риска и ответственности.
Агентность в ИИ-системах. Оппортунизм, галлюцинации и ошибка метрик как продолжение проблемы принципала–агента.
Транзакционные издержки. Автоматизация ценна как снижение издержек координации.
Skin in the Game. Граница, где ответственность нельзя передать машине.
Практика
Делегирование документооборота. Низкая неопределённость. Вы – руководитель, которому нужно делегировать процесс бухгалтеру.
Делегирование продаж. Средняя неопределенность. Пользователь – исполнитель, получающий неструктурированное письмо.
Найм руководителя. Высокая неопределенность. Пользователь формирует делегирование с нуля и адаптирует коммуникацию под разных кандидатов.
Space
Вы вручную выполните работу вашего будущего агента и зафиксируете процесс шаг за шагом. Результат:
- Исчерпывающее техническое задание с описанием шагов автоматизации. Станет видно, что вы передаёте, а что вы НЕ передаёте. Удобно использовать как источник для бизнес-плана или найма.
- Ваш проект на платформе Agartu Space, которое станет основой для адаптации задач в Space в следующих модулях.
Модуль 1
Искусственный интеллект
Теория
Что такое искусственный интеллект. Где LLM применимы, а где бесполезны.
Как работает GPT. Генерация, векторы, вероятности.
Инфраструктура и деплой. Локальные и облачные варианты.
Стратегии развития LLM. Рынки, игроки и ограничения.
Практика
Сценарий 1. Консультант службы поддержки ChatGPT. Пользователь проектирует ИИ с понятной ролью и границами. Низкая неопределённость.
Сценарий 2. Туристический обозреватель Бурабая. Пользователь балансирует стиль, знания и структуру ответа. Средняя неопределённость.
Сценарий 3. Персонаж из фильма или сериала. Пользователь удерживает поведение модели без утечки роли. Высокая неопределённость.
Space
Вы настроите LLM-ядро своего проекта в Google AI Studio Chat / OpenAI Platform Assistants и сможете итеративно улучшать системный промпт, описывать базу знаний и тестировать модель.
Результат — рабочий языковая модель с проверенным поведением и тестовым набором запросов
Результат — рабочий языковая модель с проверенным поведением и тестовым набором запросов
Модуль 2
Прототипирование и дизайн CX
Теория
Анатомия потребности. Как возникает мотивация клиента.
Ценностное предложение. Почему продукт вообще нужен.
Job-To-Be-Done. Какая работа реально выполняется.
Customer Journey Map. Проектирование пути пользователя.
Практика
Сценарий 1. Кофейня у офисного здания. Пользователь проектирует сервис под явную потребность. Низкая неопределённость.
Сценарий 2. AI-сервис транскрибирования. Пользователь проверяет ценность и путь пользователя. Средняя неопределённость.
Сценарий 3. Собственный проект. Пользователь переносит логику на свой кейс. Высокая неопределённость.
Space
Вы собирете первую версию продукта в Lovable, подключите память, базу данных, искусственный интеллект и опубликуете проект с публичной ссылкой.
Результат — доступный прототип с рабочим пользовательским сценарием и интегрированным ИИ.
Результат — доступный прототип с рабочим пользовательским сценарием и интегрированным ИИ.
Модуль 3
Продажи в IT
Теория
Продажи и стратегия выхода на рынок. Природа риска.
Product–Market Fit. Портфель гипотез и антихрупкость.
B2B-продажи. Управляемый процесс и ROI.
B2C и SaaS. Захват ценности.
Практика
Сценарий 1. Руководитель языкового центра. Продажа при заданной логике. Низкая неопределённость.
Сценарий 2. Директор по закупкам.
Выявление скрытой логики сделки. Средняя неопределённость.
Выявление скрытой логики сделки. Средняя неопределённость.
Сценарий 3. Крупный университет.
Принятие решения об остановке или продолжении. Высокая неопределённость.
Принятие решения об остановке или продолжении. Высокая неопределённость.
Space
Вы совершите выход на реальный рынок, сделаете минимум 10 попыток контакта, квалифицируете лиды и зафиксируете результаты в CRM.
Результат — сигналы рынка и обоснованное решение продолжать, менять стратегию или остановиться.
Результат — сигналы рынка и обоснованное решение продолжать, менять стратегию или остановиться.
Модуль 4
Разработка и программирование
Теория
Архитектура backend. Python, окружения, асинхронность.
Состояние и базы данных. Хранение диалогов.
FastAPI как контракт. API как источник истины.
Интеграция LLM. Контекст, лимиты, ретраи.
Frontend и деплой. UI и Docker.
Практика
Сценарий 1. Базовый агент с памятью. Пользователь пошагово собирает backend. Низкая неопределённость.
Сценарий 2. Защита от prompt injection. Пользователь учится удерживать роль агента. Средняя неопределённость.
Сценарий 3. API-контракт чатов.
Пользователь связывает backend и frontend. Высокая неопределённость.
Пользователь связывает backend и frontend. Высокая неопределённость.
Space
Вы перенесете сборку из Lovable в реальное окружение, поднимете backend, реализуете API, подключите LLM и интерфейс.
Результат — локально запущенное приложение с рабочим чатом и памятью.
Результат — локально запущенное приложение с рабочим чатом и памятью.
Модуль 5
Управление IT-проектом
Теория
Waterfall и Agile. Формы управления.
Product Development vs Traction. Управление стадиями.
Гипотеза как единица планирования. Цикл проверки.
Практика
Сценарий 1. Корпоративный продукт. Пересборка плана при изменении условий. Низкая неопределённость.
Сценарий 2. Стартап.
Формирование логики проекта и выбор каналов. Средняя неопределённость.
Формирование логики проекта и выбор каналов. Средняя неопределённость.
Сценарий 3. Собственный проект.
Полная самостоятельность. Высокая неопределённость.
Полная самостоятельность. Высокая неопределённость.
Space
Вы сформируете Decision System проекта, интегрировав его в ChatGPT.
Результат — ChatGPT в контексте продукта, помогающий принимать решения и план следующей итерации, привязанный к гипотезам.
Результат — ChatGPT в контексте продукта, помогающий принимать решения и план следующей итерации, привязанный к гипотезам.
Режим применения: результат в Модуле 0
Вы создаете техническое задание. Вот, как:
Создание технического задания AI-агента
Применение – Модуль 0
Это не инфокурс
Инфокурсы дают инфорезультат. Они заканчиваются таблицами, чек-листами и ощущением прогресса.
Пользуясь Space, после каждого модуля у вас есть:
Конкретный результат
Результат, который открывается на экране компьютера. Не абстрактные знания, а работающий продукт.
Опыт решений
Опыт принятия решений в тренажёрах, где можно ошибаться и переделывать.
Самое главное
Вы не сможете «пройти дальше», не сделав работу. Почему? Это невозможно на уровне логики системы.
Шаг #1
Вы понимаете, что и как делать
Если не поняли, можно переспросить у ИИ.
Шаг #2
Вы скриншотите то, что выполнили
Наш ИИ понимает любой интерфейс и то, что там написано.
Шаг #3
Наш ИИ не пропускает, если задача выполнена неверно
Чаще всего, ошибки не в вас и ваших знаниях, а в том, как вы их перекладываете на продукт.
Ваш проект
Все задачи в Space подстроены под ваш проект, а не под абстрактный шаблон.
Не надо подстраиваться
Учитесь так, как вам удобно: обучение доступно в любое время, с вопросами любой сложности
О авторах Space-курса
Предлагаем вам только то, что сами делали долго и сложно.
Олжас СулейменовМетодолог Space-курса & Founder Ağartu Space Предприниматель, бизнес-тренер и основатель AI-платформы Agartu Space, выпускник KIMEP University. Более пяти лет он работает в сфере корпоративного образования, цифровых навыков и стратегического маркетинга, сочетая практику внедрения технологий с системным пониманием клиентского пути и экономики продукта. Его опыт включает разработку и проведение программ для KIMEP University, EY Business Academy, Damu, и многих других организаций. Олжас специализируется на интеграции AI-решений в обучение и бизнес-процессы, владеет инструментами MS Power BI, Excel, OpenAI API и методами визуализации данных. Он является автором концепции Space как среды, где участник не просто изучает инструменты, а проектирует и запускает собственного AI-агента под реальные бизнес-задачи. Также он выступает почётным ментором Leadership Development Program в KIMEP и реализует проекты, направленные на институционализацию наставничества и цифровых экосистем внутри университетов и корпоративных структур. |
Данияр РузиевРазработчик Space-курса & Co-founder Ağartu Space Данияр Рузиев — технический директор Agartu Space, инженер и специалист по разработке AI-систем, выпускник KIMEP University (ID22) . Более пяти лет он занимается созданием кастомных программных решений, интеграцией маркетинговых воронок и автоматизацией внутренних процессов компаний. Его технологическая экспертиза охватывает Python, Next.js, Tailwind, PostgreSQL, LangChain и LangGraph. Данияр отвечает за архитектуру Space, разработку AI-агентов, интеграции с внешними сервисами, построение CRM-систем и настройку аналитики. Он реализовывал проекты для KIMEP University, Damu, EY Business Academy, а также десятков SMB-клиентов в формате прямой разработки и внедрения. Его подход основан на глубокой связке продукта и кода: каждое изменение в интерфейсе или логике должно усиливать ценность для пользователя и сокращать транзакционные издержки. В Space он отвечает за то, чтобы идеи трансформировались в работающие системы, которые можно масштабировать и передавать институциям без потери качества. |
Продуктовое портфолио
Мы разрабатывали:
Партнёрское портфолио
Наши клиенты и партнёры
Хватит надеяться, что кто-то сделает ИИ-агента за вас.
В мире уже есть все инструменты, чтобы сделать его самому.
А мы дополним их нашим опытом и Space.
Посмотрите модули вживую.
В мире уже есть все инструменты, чтобы сделать его самому.
А мы дополним их нашим опытом и Space.
Посмотрите модули вживую.
Честная сделка
Каждый модуль — это законченный проход с результатом и опытом
Создайте продаваемую версию вашего ИИ-агента
- В вашей экспертной сфере
- Автоматизирующую вашу боль
- Для тех, кто выполняет вашу работу
- Пример: ИИ по финансовому моделированию от эксперта в корпоративных финансах
- Пример: Налоговый ИИ-консультант от главного бухгалтера с 15-летним опытом
Доступ на модули + помощь авторов
1 на 1 с авторами
Срок: 4 недели
Формат прохождения: автономно с консультациями
2 раза в неделю с любым из авторов по запросу
Трекер: Олжас Сулейменов
Технический консультант: Данияр Рузиев
В услугу входит:
Формат прохождения: автономно с консультациями
2 раза в неделю с любым из авторов по запросу
Трекер: Олжас Сулейменов
Технический консультант: Данияр Рузиев
В услугу входит:
- Все модули Space-курса
- 100 000 кредитов на Ustaz и Space
- Техническая поддержка с 9:00-18:00
Доступ на один модуль
Самостоятельно
Срок: 3 месяца
Формат прохождения: автономно с консультацией
1 раз в месяц с любым из авторов по запросу
Трекер: Олжас Сулейменов
Технический консультант: Данияр Рузиев
В услугу входит:
Формат прохождения: автономно с консультацией
1 раз в месяц с любым из авторов по запросу
Трекер: Олжас Сулейменов
Технический консультант: Данияр Рузиев
В услугу входит:
- Все модули Space-курса
- 1000 кредитов на Ustaz и Space
- Техническая поддержка с 9:00-18:00
НЕ берем деньги за:
- Теорию, лонгриды, информацию, которую можно найти в Интернете
- Ежемесячную подписку, которая снимает деньги без спроса
- Таблицы, чек-листы, шаблоны, которые появятся по ходу работы
Берем деньги за:
- Чтобы вы прожили опыт и заставили себя выполнить задачу.
- Чтобы сэкономить вам время, показав то, как дойти до первой выручки быстро.
Попробуйте бесплатно
- Полный доступ к модулю "Агентность и инициация проекта"
- Консультация по разработке вашего агента с авторами курса: Олжасом Сулейменовым и Данияром Рузиевым
- 1000 кредитов для Ustaz и Space
3 дня
Доступ без привязки банковской карты
Проконсультируем по разработке вашего продукта
Короткая встреча на 30 минут, где мы поможем вам построить проект разработки вашего ИИ-агента – самостоятельно или вместе с нами.
