HrvatskiHrvatski
HrvatskiHrvatski
EnglishEnglish
HrvatskiHrvatski
HrvatskiHrvatski
EnglishEnglish

AGENTSKO PROGRAMIRANJE

Cilj

Cilj kolegija je upoznati studente s temeljnim konceptima agentskog programiranja i suvremenim pristupima razvoju softvera uz pomoć AI alata. Studenti će razviti sposobnost da od početne ideje dođu do funkcionalnog rješenja kroz planiranje, implementaciju i provjeru ispravnosti. Kolegij potiče razumijevanje uloge arhitekture i organizacije koda u izradi održivih aplikacija. Posebna pažnja posvećuje se odgovornom i kritičkom korištenju AI-a u programerskom radu.

Uvjeti upisa

Nema.

Ishodi učenja

  • AP-IU1: Usporediti pristupe „vibe codinga”, AI-asistiranoga razvoja i agentnog programiranja te oblikovati smjernice za izbjegavanje tipičnih rizika i pogrešaka.
  • AP-IU2: Oblikovati projekt prilagođen radu s agentnim alatima definiranjem arhitekturnih granica, konvencija repozitorija, dokumentacije, CI postupaka i kriterija prihvaćanja.
  • AP-IU3: Razviti funkcionalno softversko rješenje primjenom agentnih alata u okviru kontroliranoga životnog ciklusa razvoja softvera.
  • AP-IU4: Konstruirati model osiguravanja kvalitete i sigurnosti softverskoga rješenja primjenom testiranja, statičke analize, upravljanja tajnama, zaštite od prompt injection napada i revizijskoga praćenja uporabe AI alata.

Nastavni plan

  1. 1.Uvod u suvremeni razvoj softvera uz primjenu umjetne inteligencije
  2. 2.Razlikovanje pristupa brzog prototipiranja i agentnog programiranja
  3. 3.Oblikovanje specifikacije softverskog zadatka na temelju korisničkih zahtjeva
  4. 4.Izrada i strukturiranje uputa za AI alate i agente
  5. 5.Analiza agentnog ciklusa rada: planiranje, izvršavanje i vrednovanje rezultata
  6. 6.Priprema projektnog repozitorija za rad u agentnom okruženju
  7. 7.Primjena temeljnih načela arhitekture softverskih sustava
  8. 8.Oblikovanje aplikacijskih sučelja, pravila razmjene podataka i validacija
  9. 9.Primjena testiranja u razvoju softvera uz podršku AI alata
  10. 10.Primjena CI/CD pristupa, rada s granama i postupaka pregleda koda
  11. 11.Praćenje rada aplikacije primjenom zapisnika, metrika i dijagnostičkih postupaka
  12. 12.Uvod u RAG sustave i aplikacije koje koriste vanjske alate i izvore znanja
  13. 13.Organizacija rada s više agenata i raspodjela njihovih uloga
  14. 14.Primjena sigurnosnih načela u AI-potpomognutom razvoju softvera
  15. 15.Etički, pravni i upravljački aspekti primjene umjetne inteligencije u razvoju softvera