Курс “AI Agents Engineering ” від Prometheus (подія в архіві)

ШІ вже давно вийшов за межі простих чат-ботів та prompt engineering. Рутинний CRUD-код, шаблони (boilerplate) та прості API-ендпоінти дедалі швидше й дешевше генеруються моделями. Наступний етап еволюції розробника — AI Agents Engineering: проєктування автономних систем, які самостійно планують дії, використовують зовнішні інструменти, обробляють корпоративні дані та взаємодіють між собою для вирішення складних бізнес-задач.

17 вересня на Prometheus PLUS стартує комплексний курс «AI Agents Engineering», побудований навколо нового графового рушія Google ADK 2.0 Go SDK. Це навчання для тих, хто хоче перестати писати базові скрипти-одноденки й перейти до створення надійних, типізованих та керованих ШІ-мікросервісів enterprise-рівня.

⚠️ Важливий дисклеймер:
Попереднє впевнене володіння Go не є вимогою для старту навчання — ви зможете створювати та адаптувати код для лабораторних за допомогою ШІ-асистентів розробки (Cursor, Claude Code).

⚙️ Чому саме Go та Google ADK 2.0?

Більшість сучасних ресурсів навчають створювати агентів за допомогою Python-скриптів (на кшталт LangChain чи LangGraph). Проте у реальному продакшні enterprise-систем скрипти швидко перетворюються на заплутане «імперативне спагеті».

Курс від Prometheus PLUS пропонує принципово інший, інженерний підхід, використовуючи переваги Google ADK 2.0 Go SDK:

• Передбачуваність даних: завдяки строгій статичній типізації Go та інтеграції Go-структур із JSON-схемами на вузлах графа, ви налаштуєте гарантований Structured Output від LLM. Жодного художнього тексту чи зламаного парсингу — системний код завжди отримує 100% валідні дані.
• Продуктивність та миттєвий деплой: агент на Go компілюється в один статичний бінарний файл. Жодних складних Python-залежностей, що ламаються при кожному оновленні. Це дозволяє пакувати агентів в ультралегкі Docker-контейнери (розміром всього ~15MB) на базі образу FROM scratch, готових до деплою в Kubernetes.
• Стійкість та обробка відмов: використовуючи ідіоматичну обробку помилок Go (на кшталт errors.Is/As), ви побудуєте Fault-Tolerant Tool Harness — обв’язку інструментів, яка перехоплює логічні збої та згодовує стек-трейс назад моделі для автономного самовиправлення (self-healing).
• Графова архітектура управління: декларативна модель графів ADK 2.0 перетворює агентів, інструменти та функції на ізольовані й легко тестовані вузли (за допомогою agent.StrictContextMock) із відтворюваним станом кожного кроку.

🚀 Чого саме ви навчитеся на курсі?

Програма розрахована на 6 тижнів інтенсивної практичної роботи. Щотижня ви будете опановувати складні когнітивні патерни та архітектурні підходи:

1. Економіка моделей та Structured Output: навчитеся рахувати токени (FinOps), порівнювати моделі (Claude, GPT, Gemini, Grok) за ціною й латентністю та примусово валідувати відповіді ШІ через Go-структури.
2. Побудова графів та деплой: спроєктуєте першого агента як workflow-граф ADK 2.0 та розгорнете його у вигляді високопродуктивного HTTP-сервісу зі стрімінгом відповідей.
3. Advanced Agentic GraphRAG: навчитеся парсити багатотабличні PDF-документи без втрати структури, розв’язувати конфлікти сутностей, будувати паралельні векторні та граф-індекси знань, а також налаштовувати re-ranking та семантичний кеш.
4. Когнітивні цикли та надійність: реалізуєте ReAct-агента з нуля, а також налаштуєте автоматичне відновлення після збоїв сторонніх API.
5. Event-Sourced пам’ять та командна робота: побудуєте довгострокову пам’ять на сесіях ADK та реалізуєте колаборативний патерн Coordinator-Agent (Plan-Execute) із призупиненням життєвого циклу графа для ручного схвалення людиною (Human-in-the-Loop).
6. Динамічні workflow та самополіпшення: напишете кодінг-агента на динамічному графі з паралельними критиками та реалізуєте безпечний паттерн autoresearch — автономну еволюцію коду за фіксованим бюджетом та єдиною недвозначною метрикою фітнесу.

💼 3 масштабні артефакти у ваше GitHub-портфоліо

Замість абстрактної теорії, ви вийдете з курсу із трьома завершеними production-ready проєктами:

1. Колаборативна багатоагентна система на Go ADK 2.0 — повністю робочий Go-код із Coordinator-агентом, Plan-Execute маршрутизацією, захистом від збоїв інструментів та нативною HITL-паузою для підтвердження дій користувачем.
2. Оптимізований Engine пошуку знань (Advanced GraphRAG) — система роботи зі складними неструктурованими документами (lossless parsing таблиць, векторні та Graph-індекси, re-ranking, семантичний кеш та eval-панель для порівняння якості).
3. Self-Evolving Coding Agent — автономний кодінг-агент із multi-critic циклом на динамічних графах ADK 2.0, який самостійно фіксить власні баги та веде прозорий, людиночитабельний лог експериментів за принципами паттерну autoresearch.

🎯 Для кого цей курс?

• Go-розробники — отримаєте прямий шлях в AI-інженерію, використовуючи свій основний стек та інструменти (статична типізація, CI/CD, Go-тулінг).
• Backend-розробники (Java, Rust, Python, TypeScript) — навчитеся проєктувати ШІ-системи як надійні мікросервіси та інтегрувати автономну логіку в бізнес-процеси.
• AI / LLM Engineers початкового рівня — зможете вийти за рамки простих Python-скриптів на LangChain/LangGraph та перейти до проєктування відтворюваних, стійких та тестованих архітектур.
• Data Engineers та Data Scientists — навчитеся перетворювати експериментальні Jupyter Notebook-прототипи на повноцінні автономні AI-продукти.

👨‍💻 Автор та ментор курсу

Дмитро Рашко — Software Architect, Lead Developer, опенсорс-контриб’ютор (maintainer у CNCF sandbox-проєкті KAgent, контриб’ютор AgentGateway).

Дмитро має понад 25 років інженерного досвіду, з яких більше 5 років присвячено Platform Engineering, Kubernetes Operators, Istio Service Mesh та AIOps. За його плечима — успішна розробка флагманських цифрових платформ для світових телеком-гігантів (T-Mobile, Telefónica, Vodafone, AT&T).

🚀 Старт навчання — 17 вересня. Не конкуруйте з ШІ, який пише CRUD — очольте розробку систем, що керують цим процесом!

Зареєструватися на курс «AI Agents Engineering»

💡 Усі статті, обговорення, новини про AI — в одному місці. Приєднуйтесь до AI спільноти!