Nodul. Уровень 2: AI-агенты, RAG и интеграции с 1С и Битрикс24

На первом уровне вы собирали линейные сценарии: триггер, несколько узлов, вызов API, ветвление. Реальные процессы сложнее: обращения приходят свободным текстом, данные лежат в 1С и CRM, ответ нужно сверить с регламентом, а на рискованных шагах решение должен подтвердить человек. Второй уровень учит собирать такие процессы на Nodul так, чтобы они были управляемыми: с понятными правами, проверяемым качеством и предсказуемой стоимостью.

Программа идёт от одного агента к промышленному решению. Вы настроите узел ИИ-агента с инструментами, памятью сессии и ответом по схеме JSON, соберёте мультиагентную схему, подключите RAG-хранилище с корпоративными регламентами, свяжете сценарии с Битрикс24 и 1С, вынесете повторяющиеся блоки в подсценарии и собственные узлы, добавите согласование в мессенджере, повторные попытки и журнал решений. Отдельный модуль посвящён MCP-серверу Nodul: вы научитесь поручать сборку сценария ИИ-инструменту, например Cursor или Claude Code, и проверять результат как ревьюер.

Контекст российский: GigaChat, YandexGPT и модели с открытыми весами в собственном контуре, разделение данных по классам, маскирование персональных данных перед отправкой в облачную модель, варианты размещения платформы (облако, контур клиента, гибрид). Основы 152-ФЗ даются в объёме, нужном разработчику сценария; глубокий разбор требований вынесен в курс «ИИ и регуляторика РФ». Автор курса работает в команде Nodul, поэтому в программу сознательно включён разбор границ платформы: когда лучше выбрать n8n в собственном контуре, BPM-движок или RPA.

Итоговый проект вы ведёте на протяжении всего курса в часы самостоятельной работы и защищаете в последнем модуле. Результат: работающий прототип агентного процесса на вашем материале, набор тестовых случаев с замером качества, расчёт стоимости и эффекта, чек-лист безопасности и план перехода от пилота к промышленной эксплуатации.