Введение в Agentic Ops
Agentic Ops — работа с предметной областью силами агентов: не «агент помогает разработчику писать код», а «агент ведёт разработку в среде по заданиям, где у человека остаётся постановка задач, приёмка и авторизация результата». Две вторые ступени Академии об этом.
Что меняется, когда предмет — знание
В обычном проекте предмет разработки — программный код. В регулируемой медицинской экосистеме предмет другой: знание, которое исполняет доверенный программный код, — пороги, правила, соответствия терминов. Код здесь строгий исполнитель, а не носитель смысла, и цена ошибки лежит не в низком качестве сборки, а в значении, которое кто-то прочитает как авторитетное.
Отсюда два требования, которых в обычном проекте нет. Первое: у каждого значения обязано быть происхождение — на вопрос «кто это решил» есть ответ, и он не «так исторически сложилось». Второе: знание проходит контур авторизации, прежде чем стать доверенным и опубликованным на поверхности потребления; вычисленное значение и введённое руками — разные вещи, и разница видна не на словах, а в носителе.
Что меняется, когда у агента нет вас
Самое главное изменение — среда. Пока агент работает в вашем терминале, ваша проверка встроена в процесс сама собой: вы видите вывод, вы прерываете агента, вы можете его поправить. В закрытом периметре этого нет. У человека остаётся личный кабинет, у агента — пакет заданий, и всё, что нормативная документация требует от человека, выведено на кнопку на панели управления.
Становятся видны опоры, которые в личной работе держались на вас: двухфазный прогон с гейтом между планом и исполнением, аппарат верификации, наблюдаемость прогона, бюджет ответа, граница данных. Это не бюрократия поверх разработки — это то, чем усиливается человек, которого в периметре нет.
Оба курса используют платформу HealthOS как сквозной пример, но приёмы переносимы: закрытый периметр и происхождение значения нужны везде, где результат носит социально значимый характер и выпустить агента на волю просто недопустимо.
Курс 3 · Исполняемое знание как предмет разработки
Зачем вам этот курс. В регулируемой среде предмет разработки — не код, а знание, которое превращается в исполняемый код по заданным правилам. Ответственность за результат здесь другая, и привычки обычного проекта переносятся слишком дорого.
Что вы освоите. Разработку в регулируемой среде: нормативный корпус и глобальные соглашения, репозитории и границы авторитета, разработку компонентов агентами, платформенные MCP-серверы, сбор знаний. Доработку существующего домена: программу на языке ASL, контур авторизации, исследование домена и research-документ, происхождение значений, калибровку порогов, новую поверхность потребления и разбор реального расхождения. Заведение нового домена: границу неизменного ядра и сменного диалекта, маршрут из семи шагов и перечень предпосылок, которых сочинением деклараций не создать.
В чём польза. Вы понимаете, что доверие — это не вера, а знание, гарантированное технологией; знаете, что такое и откуда берётся авторитетное значение и почему на вопрос «кто это сделал» должен быть однозначный ответ.
Устройство. Три главы, 20 уроков, 3 практических задания и 60 тестовых заданий. Предпосылки — первые два курса.
Курс 4 · Среда разработки HealthOS
Зачем вам этот курс. Предыдущие курсы учат работать с агентами, у которых есть вы: ваш терминал, ваш браузер, ваша подсказка в любой момент. Здесь у вас только веб-интерфейс в личном кабинете, а у флота агентов — ваш пакет заданий.
Что вы освоите. Уроки 1–20 составляют общую программу: конфигурация среды, опоры прогона, границы и следы. Уроки 21–30 — углубление в медицинскую специализацию: протокол, поиск, депозит, отбор публикаций, извлечение, критическая оценка, синтез, предлагаемое изменение графа, авторизация и сопровождение непрерывно обновляемой доказательной базы.
Устройство. Четыре главы, 30 уроков, 15 практических заданий и 90 тестовых заданий. Предпосылки — три предыдущих курса. Курс описывает целевое состояние среды и публикуется вместе с ней.
Курс 5 · опциональный · Сравнительный анализ методологий агентной разработки
Зачем вам этот курс. Сразу несколько методов называют себя агентной разработкой и пользуются одними и теми же словами — «спецификация», «намерение», «инженерия», — вкладывая в них разный смысл. Если объединять методы по общему слову, экономия окажется ложной: смену самого предмета разработки легко принять за ещё один уровень зрелости. Курс сравнивает семь подходов и не сливает их.
Что вы освоите. Рамку сравнения и словарь таких омонимов. Пирамиду зрелости агентной инженерии Веры Вишняковой и методологии пути кода: Software Engineering 3.0, Vibe и Deep Coding, индустриальный вайб-кодинг, цикл разработки, ведомый ИИ. Место инженерии исполняемого знания рядом с пирамидой и закрытого контура исполнения на общей карте. Инженерию доверия и операционную систему деятельности на примерах отделения реанимации — вместе с регуляторной рамкой для медицинского программного обеспечения и регламентом ЕС об ИИ.
В чём польза. Вы умеете задать любому подходу один диагностический вопрос — где записано, почему здесь именно такое значение: в исходном коде или в выделенном, авторизованном знании — и по ответу понимаете, что метод действительно меняет, а что лишь называет по-новому.
Устройство. Четыре главы, 17 уроков, 0 практических заданий и 51 тестовое задание. Предпосылка — курс «Цикл разработки продуктов на основе ИИ». Курс ориентирован на продвинутую часть аудитории: это карта поля, а не учебник программирования.
Предыдущая ступень — введение в работу от спецификации: два курса, не привязанных ни к платформе, ни к предметной области.