НИУ ВШЭ разработает стандарт обучения по созданию и применению ИИ-агентов

НИУ ВШЭ совместно с российской платформой Nodul создаст стандарт и методику обучения по работе с ИИ-агентами. Доступ к платформе смогут получить до 8 тыс. студентов НИУ ВШЭ разных специальностей — от программистов до маркетологов, экономистов и юристов. По оценке Nodul, это станет самым массовым внедрением инструментов для создания ИИ-агентов в российском высшем образовании. Запуск новой программы начнется уже в текущем учебном году в рамках университетского проекта «Культура работы с данными» (Data Culture).
ИИ-агенты — это умные алгоритмы, которые могут самостоятельно выполнять цепочки сложных задач: искать информацию в базах данных, сопоставлять цифры, заполнять документы и запускать рабочие процессы. Цель совместной инициативы Вышки и Nodul — дать студентам прикладной опыт работы с искусственным интеллектом для решения конкретных профессиональных задач. В ходе обучения учащиеся пройдут весь путь создания цифровых ассистентов: они научатся грамотно формулировать задачи для нейросетей, выстраивать пошаговую логику действий помощника и подключать его к нужным сервисам. Отдельное внимание уделят вопросам информационной безопасности, защите корпоративных данных и оценке реальной пользы от внедрения таких инструментов.
Для пользователей с домена ВШЭ Nodul уже запустил специальный образовательный тариф. На практических занятиях учащиеся будут настраивать логику агентов в визуальном конструкторе Nodul, а в качестве основы для вычислений задействуют как внешние сервисы, так и внутренние языковые модели (LLM), развернутые в защищенном контуре университета.
Тимофей Никулин
«Вопрос о влиянии ИИ на занятость часто формулируют как конкуренцию человека и технологии. На практике все чаще речь идет о конкуренции между специалистами, которые умеют использовать ИИ в своей работе, и теми, кто этого не умеет. Поэтому владение такими инструментами постепенно становится профессиональной компетенцией, которую важно формировать еще в университете», — отмечает Тимофей Никулин, руководитель проекта «Культура работы с данными».
Следующим этапом ВШЭ планирует сформировать методологию обучения созданию и применению ИИ-агентов. Эксперты Nodul будут помогать с прикладной частью, в том числе с описанием реальных сценариев использования агентных систем, технических ограничений и требований к их внедрению.
В методологию планируется включить навыки определения задач для ИИ-агентов, декомпозиции процессов, выбора моделей и инструментов, подключения внешних сервисов, настройки прав доступа, определения KPI агента и оценки качества его работы.
Александр Данилов
«Создание ИИ-агента — это не просто умение написать хороший промпт. Нужно правильно разбить задачу на этапы, определить, какие модели и инструменты использовать, настроить доступ к данным и внешним системам, задать ограничения и понять, по каким показателям оценивать результат. Сейчас единого подхода к обучению этому нет. Наша задача в этом проекте — передать ВШЭ прикладной опыт и показать, как эти системы создаются и используются на практике», — говорит Александр Данилов, основатель и генеральный директор Nodul.
Вам также может быть интересно:
Ключевой навык — критическое мышление: в НИУ ВШЭ обсудили, как ИИ меняет требования к работникам
Форсайт-центр и Институт искусственного интеллекта и цифровых наук (Институт ИИ) НИУ ВШЭ провели круглый стол «Как меняется работа в эпоху ИИ: опыт бизнеса, науки и госсектора». Представители бизнеса и эксперты обсудили роль руководителя в интеграции ИИ в бизнес-процессы, границы доверия к самостоятельным решениям ИИ-агентов, а также почему пилотные проекты не доходят до внедрения и как справедливо оценить труд сотрудников, чья производительность выросла благодаря использованию ИИ.
НИУ ВШЭ стал победителем Всероссийского конкурса студенческих конструкторских бюро
Студенческое конструкторское бюро «Интеллектуальные автономные системы в промышленности», созданное на базе Института робототехнических систем и МИЭМ ВШЭ, одержало победу во Всероссийском конкурсе в области студенческого конструкторского лидерства. Организатор конкурса — Министерство науки и высшего образования РФ. Бюро получит государственную поддержку на реализацию проектов в области робототехники совместно с индустриальными партнерами.
НИУ ВШЭ представил в Китае исследование о безопасности нейросетей для анализа видео
Ученые Высшей школы экономики презентавали на международной конференции ChinaMM 2026 в Китае исследование о том, как искажения при передаче видео влияют на работу нейросетей. Авторы предложили новый способ проверять устойчивость таких моделей в условиях, близких к реальному использованию видеосервисов.
Научная экспедиция на Хайнань: ученые ВШЭ организовали конференцию по статистическому ИИ в Китае
С 24 по 28 августа 2026 года в городе Санья на острове Хайнань (Китай) прошла международная конференция Statistical AI («Статистический искусственный интеллект»). Мероприятие собрало ведущих специалистов в области статистики, машинного обучения и прикладного ИИ. Среди организаторов конференции — Алексей Наумов, директор Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ, и Сергей Самсонов, заведующий Международной лабораторией стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных.
V конференция «Погружение в машинное обучение»: главное ИИ-событие осени соберет ведущих ученых России
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ приглашает исследователей, разработчиков и всех, кто создает будущее технологий, на пятую, юбилейную конференцию «Погружение в машинное обучение» (Fall into ML 2026). Мероприятие состоится 23–24 октября 2026 года в Центре культур НИУ ВШЭ (Москва, Покровский бульвар, д. 11, cтр. 6) и станет главной точкой притяжения для российского ИИ-сообщества.
В НИУ ВШЭ пройдет международная конференция об обучении служением и искусственном интеллекте
21–23 октября 2026 года в НИУ ВШЭ пройдет Международная научно-практическая конференция «Обучение служением и искусственный интеллект: человекоцентричная социальная миссия университета». Конференция объединит представителей российских и зарубежных университетов, органов власти, некоммерческих организаций и бизнеса. Регистрация уже открыта.
НИУ ВШЭ расширяет сотрудничество с Малайзией в сфере технологического форсайта
Ученые НИУ ВШЭ примут участие в исследовании перспектив инженерного образования в Малайзии, а Малайзийская промышленно-правительственная группа высоких технологий (MIGHT) использует для валидации результатов их форсайт-исследований систему анализа больших данных iFORA. Таковы результаты визита представителей Вышки в Куала-Лумпур.
В НИУ ВШЭ разработают систему предиктивной аналитики для двигателей ледоколов
Автоматизация промышленности является одним из ключевых направлений применения технологий искусственного интеллекта. Среди решений, разрабатываемых для российской индустрии в рамках стратегического технологического проекта НИУ ВШЭ «Мультиагентная платформа ИИ-решений для отраслевых задач», — система предиктивной аналитики для крупных электродвигателей. Что такое предиктивная аналитика, как она влияет на работу электродвигателя и какие специалисты объединили усилия для создания этого продукта, «Вышке.Главное» рассказал координатор разработки, декан факультета «Школа информатики, физики и технологий» НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург Антон Зарубин.
Дополнительные баллы к ЕГЭ за золотой значок: стартовал новый сезон сдачи нормативов ТехноГТО
Стартовала новая сессия сдачи очных нормативов технологической грамотности ТехноГТО на золотые значки. С сентября по декабрь 2026 года в разных регионах России участники смогут продемонстрировать свои знания на очных площадках проекта и заработать награды, которые позволяют получить до 10 дополнительных баллов к ЕГЭ при поступлении в вузы. ТехноГТО является частью Национальной технологической олимпиады (НТО) и реализуется Кружковым движением НТИ совместно с Президентской платформой «Россия — страна возможностей» при поддержке Движения Первых и НИУ ВШЭ.
От теории к практике: как машинное обучение меняет биоинформатику
С 20 по 22 августа на факультете компьютерных наук НИУ ВШЭ прошла седьмая ежегодная Летняя школа по машинному обучению в биоинформатике. Мероприятие объединило ведущих экспертов и молодых исследователей. Его главным итогом стала живая дискуссия о том, как фундаментальные алгоритмы ИИ превращаются в работающие инструменты для биологии и медицины.


