Crash Course: AI-агенти на ADK 2.x у Kubernetes
Ментор: Дмитро Рашко,, Platform Architect, понад 25 років досвіду в інфраструктурі та платформах
AI-агенти вже працюють, але як забезпечити їхнє масштабування, безпеку та контроль у production?
На цьому 4-денному інтенсиві ви розберете, як створювати, запускати й захищати AI-агентів у Kubernetes на open-source компонентах: Agent Substrate, kagent, agentgateway. Від першого агента в sandbox, через власний harness на ADK Go і workflows, до керованого трафіку, безпеки, трейсів і evals.
Ментор: Дмитро Рашко, Platform Architect, понад 25 років досвіду в інфраструктурі та платформах.
На виході ви отримаєте:
- Власну платформу для AI-агентів на Kubernetes — навички розгортання, ізоляції та ефективного керування ресурсами
- Практичний досвід розробки AI-агентів на ADK for Go та їх інтеграції з kagent і Agent Substrate
- Вміння описувати агентну логіку графом (workflows): маршрутизація, паралельні гілки, крок затвердження людиною (human approval)
- Навички налаштування безпеки та керування трафіком — маршрутизація запитів до LLM і MCP, SSO та контроль доступу
- Вміння додавати власні розширення платформи без форку: MCP-сервер, sandbox-середовище, harness
- Інструменти моніторингу та тестування агентів — наскрізне трасування, дашборди та автоматизовані evals у CI
- Знання для експлуатації платформи в production — діагностика збоїв, безпечне оновлення компонентів та оцінювання ризиків
- Бонус: набір маніфестів і чекліст для пілотного запуску у своїй команді
Які знання потрібні перед курсом?
Обов'язкові:
- Практичний досвід роботи з Kubernetes (pods, deployments, services, networking)
- Розуміння контейнеризації та Docker
- Базові знання CI/CD та інфраструктурних процесів
- Досвід роботи з Linux і командним рядком
- Ноутбук, на якому працює kind (Docker)
- Власний API-ключ LLM-провайдера (витрати на використання — за вашим рахунком)
Бажані:
- Go: достатньо вміти читати код
- Розуміння принципів роботи LLM та AI-агентів
- Знайомство з OpenTelemetry, OAuth 2.0 / OIDC, JWT
- Базове розуміння MCP та A2A
Важливо: курс не орієнтований на початківців у DevOps чи Kubernetes. Також він не підійде тим, хто хоче навчитися створювати AI-агентів виключно через no-code інструменти.
- DevOps / SRE EngineersДля тих, хто працює з Kubernetes та CI/CD і хоче навчитися запускати AI-агентів у production, забезпечувати їхню стабільність, моніторинг і безпечне оновлення.
- Platform EngineersДля тих, хто будує внутрішні платформи та хоче створити власну інфраструктуру для AI-агентів із керуванням ресурсами, ізоляцією та централізованим контролем доступу.
- Cloud / Infrastructure ArchitectsДля тих, хто проєктує інфраструктурні рішення та хоче розібратися в архітектурі агентних платформ, їхньому масштабуванні, безпеці та інтеграції з корпоративними системами.
- Backend / Go DevelopersДля тих, хто хоче розробляти власних AI-агентів на ADK for Go, інтегрувати їх з іншими агентами та інструментами й запускати в Kubernetes.
Чотири заняття: від першого агента в sandbox до експлуатації платформи
day-1 Платформа й перший агент у sandboxчетвер, 18:30 10 груд · 1/4 ›
- – Стек: Kubernetes, Agent Substrate, kagent, agentgateway
- – Встановлення платформи на kind
- – Перші трейси OpenTelemetry
- – Агент у sandbox
- – Автоматичний suspend і resume
day-2 Внутрішня будова Substrate, власний harness і workflowsсубота, 11:00 12 груд · 2/4 ›
- – Як Substrate запускає й розміщує агентів: snapshots, класи ізоляції, oversubscription
- – Типи harness і власний harness на ADK Go
- – Workflows: агентна логіка як граф із маршрутизацією, паралельними гілками та кроком затвердження людиною (human approval)
day-3 Керований трафік, безпека й розширеннячетвер, 18:30 17 груд · 3/4 ›
- – Маршрутизація моделей і MCP через agentgateway
- – Авторизація кожного інструмента за claim у JWT
- – SSO, ролі, TLS
- – Власні розширення без форку платформи: MCP-сервер, sandbox-середовище, harness
- – Доступ клієнтів до агентів через gateway
day-4 Спостережуваність, evals, експлуатація та демосубота, 11:00 19 груд · 4/4 ›
- – Наскрізні трейси в Langfuse
- – agentevals як gate у CI
- – Оновлення платформи
- – Внесення збоїв (failure injection) і налагодження
- – A2A між агентами
- – Підсумковий проєкт (capstone) і фінальне демо
Концепція курсу та всі матеріали курсу є інтелектуальною власністю ФВДЕЙС. Копіювання змісту та матеріалів курсу можливе виключно за згодою ФВДЕЙС.
Дмитро Рашко
- – Понад 25 років досвіду в інфраструктурі та платформах
- – Мейнтейнер open-source проєктів kagent і Pi-Go
- – Доповідач KubeCon
Вартість участі
Доступ до 4 онлайн-трансляцій (~10 годин)
Презентації та матеріали
Доступ до запису курсу на навчальній платформі назавжди
Доступ до чату в ТГ, де спікер буде відповідати на питання
Сертифікат учасника (за умови виконання домашніх завдань)
Безкоштовний місяць в Fwdays Club
Учасники курсу отримують знижку 10% на участь в конференціях Fwdays
Доступна оплата частинами від Monobank та покупка частинами від ПриватбанкуЯкщо після першого заняття ви зрозумієте, що очікування не співпадають, ми повертаємо гроші в повному обсязі.