Go: AI-агенты. Книга рецептов

«Прикрути к нам ИИ» — и вы открываете документацию, где сто способов сделать чат-бота и ни одного ответа на вопрос, как встроить модель в боевой сервис. Этот курс — про второе

Всё работает у вас на машине

Ни платного ключа, ни зарубежной карты, ни средств обхода запретов и замедлений. Один раз, для сравнения, мы посмотрим на облачного провайдера — а дальше весь курс идёт на локальной модели через Ollama. Скачали модель — она ваша: работает без интернета, стоит ноль рублей за запрос, и ни один байт ваших данных не уходит наружу

Для многих команд это единственный вариант вообще: закрытый контур, персональные данные, служба безопасности. Здесь он основной

45 рецептов

Курс устроен как книга рецептов. Каждый урок — законченный приём с рабочим кодом, который можно взять и применить завтра. При этом рецепты складываются в один репозиторий на Go: он растёт от тридцати строк первого агента до кодинг-агента, который находит подложенный баг, правит файл и сам проверяет себя тестами

Почему именно Go

Агент почти никогда не живёт сам по себе — он оказывается внутри сервиса, который что-то отдаёт по сети. Go в этом месте на своей территории: HTTP-сервер в стандартной библиотеке, горутины для параллельной работы нескольких агентов, один статический бинарник на выходе

Курс это использует. Агент за HTTP-адресом появляется уже в третьем модуле, дальше будут одобрение опасных действий по HTTP, конвейер агентов как веб-сервис и три сетевых протокола подряд

Что внутри

• Основа. Microsoft Agent Framework для Go: из чего собран агент, сессия, потоковый ответ, строгие структуры вместо текста, агент за HTTP.
• Инструменты. Функция Go как инструмент агента, поиск с указанием источника, исполнение кода в контейнере, подтверждение опасных действий.
• Память. От сессии в оперативке до архива диалогов на диске, который переживает перезапуск.
• Процессы и оркестрация. Графы с развилками и чекпоинтами, четыре готовых паттерна работы нескольких агентов.
• Свои знания. RAG: от поиска по словам до векторной базы Qdrant с эмбеддингами.
• Протоколы. MCP — инструменты по стандарту, свои и чужие. A2A — агенты договариваются между собой, даже написанные на разных языках. AG-UI — готовый формат для интерфейса.
• Продакшен. Цена размышлений в токенах и секундах, слои вокруг модели, оборона от инъекций и утечек, автоматическая проверка качества

Здесь показывают, как оно ломается

Модели ошибаются, и курс это не прячет. Вы увидите, как локальная модель уверенно отвечает «четыре» на вопрос «сколько будет 2 + 2 * 2», срывается на китайский посреди русской фразы, выдумывает несуществующие данные и нарушает собственную инструкцию — на настоящих прогонах, снятых на такой же машине, как у вас.

Будет и совсем неожиданное: модель на 400 мегабайт обходит модель в двенадцать раз крупнее на школьной арифметике — и разваливается на первом же рассуждении. Кодинг-агент восемь раз подряд переписывает файл одинаково, не понимая, что зашёл в тупик. Модель-экзаменатор заваливает дословно верный ответ, придравшись к порядку слов.

Это и есть разница между демонстрацией и работой. Демонстрация показывает счастливый путь. Работа начинается там, где что-то пошло не так, — и после курса вы будете знать, что именно проверять

Честно про молодую библиотеку

Версия фреймворка для Go появилась недавно: у неё нет ни одного релиза, только псевдоверсии из даты и хеша коммита. Пока готовился курс, из библиотеки успел исчезнуть целый метод построения графа

Поэтому версии в курсе закреплены до последней цифры, и в уроках прямо сказано, какая пара библиотек рабочая и что бывает, если взять свежее. Это не оговорка мелким шрифтом, а часть ремесла: с молодыми библиотеками так и работают