Від нуля до першого AI-агента за 1,5 години: підключаємо OpenAI API у .NET

Штучний інтелект давно перестав бути просто чатом у сусідній вкладці браузера. Сьогодні це повноцінний інструмент бекенду, який аналізує дані, бере на себе рутинні сценарії та відкриває абсолютно новий рівень функціоналу для бізнес-додатків. Якщо ви хочете вийти за межі простих промптів і навчитися створювати розумні рішення безпосередньо у своєму коді — запрошуємо на практичний вебінар із live coding. Що буде на вебінарі Ніякої абстрактної теорії та «води» про майбутнє нейромереж. За півтори години разом із Дмитром Охріменком ми розберемо реальний технічний пайплайн і побудуємо працюючий прототип прямо в прямому ефірі: OpenAI API під капотом: як коректно підключити API, керувати запитами й оптимізувати використання токенів. Архітектура AI-агента: як навчити модель розуміти контекст вашого проєкту та виконувати конкретні бізнес-задачі, а не просто генерувати текст. Інтеграція в .NET-екосистему: розбір сучасних бібліотек та підходів для надійної та гнучкої взаємодії з генеративними моделями. Від ідеї до робочої фічі: живий процес розробки функціоналу, який ви зможете адаптувати під сайт, корпоративну систему чи Telegram-бота. Що ви заберете із собою Кожен учасник вебінару отримає повний вихідний код створеного проєкту на GitHub. Ви зможете запустити його локально, розібрати архітектуру у власному темпі та використати як готову базу для експериментів або інтеграції у власні робочі проєкти. Для кого цей вебінар .NET розробників, які хочуть додати у стек актуальні AI-інструменти та підвищити цінність своїх рішень. Інженерів інших напрямів, яким цікава механіка інтеграції LLM у бекенд вебзастосунків. Усіх, хто планує створювати розумних асистентів, ботів або автоматизовані системи на базі сучасних нейромереж. Зробіть перший крок до створення автономних AI-рішень замість ручного налаштування чужих сервісів. Часові мітки: 00:00 Вступ та план вебінару 03:32 Демонстрація готового застосунку для обробки фідбеку 09:28 Що таке AI-агент та поняття AI Harness 12:47 Огляд моделей, цін та розрахунок токенів 16:05 Локальний запуск моделей через LM Studio 19:05 Безпека ключів, ліміти бюджету та формати взаємодії 25:35 Type-safe AI та структуровані відповіді 28:06 Огляд архітектури проєкту на .NET та Angular 36:36 Створення абстракції провайдера та Stub-сервісів 44:40 Як правильно описувати контекст і правила для AI 53:50 Налаштування хмарної бази даних Neon DB та міграції 01:00:04 Запуск бекенду та фронтенду 01:05:55 Відповіді на запитання: Blazor та протокол MCP 01:12:20 Завершення фічі та організація Git workflow 01:18:25 Реалізація OpenAI Response Generator без сторонніх SDK 01:21:40 Огляд інструментів: OpenAI Agents SDK, Semantic Kernel, n8n 01:31:06 Винесення промптів в окремі Markdown-файли 01:46:40 Тестування генерації чернетки відповіді через OpenAI API 01:56:49 Реалізація аналізу відгуку та structured output через JSON Schema 02:04:30 Де зберігати секрети: User Secrets проти змінних оточення 02:13:40 Тестування класифікації тональності та визначення пріоритету 02:18:00 Підсумки вебінару та Q&A Курс Дмитра Охріменко "AI для розробників" - https://cutt.ly/yynozmul Матеріали вебінару - https://github.com/d-okhrimenko/ai-we...