Джефф Хеймер, опытный разработчик программного обеспечения и преподаватель, стремился углубить свои знания в области ИИ и освежить свои навыки Python. Он записался на курс Python Agentic AI, изначально не возлагая больших надежд из-за своих предполагаемых пробелов в знаниях. Несмотря на возникшие трудности, особенно с интеграцией интерфейса во время недели, посвященной ботам Telegram, структура курса позволила ему продвигаться вперед. Программа делала акцент на создании основной логики агента до разработки интерфейсов, что оказалось устойчивым подходом, когда один из интерфейсов отставал.Значительной трудностью для Джеффа стало освоение концепции мокирования, которая включает использование замещающих сервисов для тестирования. Он находил эту практику изначально запутанной, даже после консультаций с другими разработчиками. Однако курс в конечном итоге сделал мокирование незаменимым, позволив ему различать модульные и интеграционные тесты и улучшив его понимание фреймворков тестирования Python, таких как pytest. Приверженность Джеффа строгому тестированию привела к созданию всеобъемлющего набора тестов, который выявлял реальные проблемы.Он использовал ИИ в качестве помощника преподавателя, обращаясь за помощью в деталях реализации Python, а не в генерации кода. Такой подход позволил ему создавать приложение вручную, закрепляя полученные знания. Основным результатом для Джеффа стало не только созданное им функциональное агентное приложение, но и прочная ментальная модель того, как работают агенты ИИ. Он проверял это понимание на внешних примерах, подтверждая свое освоение базовых процессов. Эта вновь обретенная ясность превратила ИИ из абстрактной концепции в осязаемую область знаний.