Google в начале ноябре выкатили поддержку Golang для Agent Development Kit.

ADK - это фреймворк для разработки AI-агентов. Зачем это нужно и почему просто не сходить в LLM по API?

В фреймворк, помимо API самой модели встроили кучу готовых инструментов, каждый из которых умеет делать какое-то базовое действие. Например тул google_search - ищет информацию в сети; MCP Toolbox умеет ходить в разные БД и вытягивать оттуда информацию, и таких инструментов - множество. Все они под общим интерфейсом, и ADK дает возможность под этим же интерфейсом писать свои тулы, которые могут делать буквально что угодно, например ходить в какой-то сервис и дергать его API.
Помимо этого в ADK есть поддержка протокола А2А, который позволяет одному агенту стать оркестратором и управлять другими агентами.
А еще UI для дебага, рантайм и сервер для запуска агентов, поддержка сессий, памяти и многое другое.

Как и где это юзать? Например, юзкейс: прилетает алерт. Какие действия обычно делает дежурный? Я обычно иду по ссылкам из алерта, смотрю последние деплои, в случае не разового всплеска ошибок тегаю необходимые команды и людей, и, если необходимо, начинаю разбираться по логам, метрикам и дашбордам (порядок действий может меняться 🙂).
ADK позволит, например, запилить бота в слаке, которому любой разработчик в компании может на человеческом языке сказать: покажи последние ошибки сервисе myservice за час и посмотри, не связаны ли они с изменениями в базу myservice2.

После чего агент распарсит запрос через LLM, поймет что нужно дернуть тул, который ходит в логи и системы для обсервабилити, затем другим тулом дернет состояние связанной базы, и затем уже нашими кастомными тулами подтянет ошибки из сервиса с логами, и склеит результаты и выдаст понятный ответ.

Простым языком, ADK-агент это LLM-обвязка, заточенная под то, чтобы говорить на человеческом языке, дергать кучу внешний сервисов/БД/API, работать в кооперации с другими такими же агентами, и при этом жить в продакшене как обычный микросервис. Будто бы общаешься с chatgpt, только тот умеет ходить по нужным тебе сервисам и делать необходимые тебе вещи, а не только искать в сети.

Такое нам нравится.

dev notes | golang digest

Я тут совершенно случайно у знакомого увидел, как он работает с LLM - через консоль. Реакция моя была по-началу - пфф, парень, ты многое теряешь, тебе нужно попробовать открыть редактор.
Затем я скачал copilot cli, попробовал сам и выяснил, что он ничего не теряет (кроме красивого diff над файлами).

Года полтора назад я уже пытался так играться с консольным copilot, и результат был мягко скажем так себе: интерфейс тулзы работал плохо, некоторые команды, которые поддерживались в редакторе - не поддерживались в cli, и в целом интерфейс не блистал анимацией и плавностью работы.

Сейчас это стало капец как удобно. Просто попробуйте, опыт мало чем отличается от забрасывания промптов в курсор или в антигравити. Чего нет - так это интерфейса с правками, но учитывая, что я использую neovim - это не проблема, diff можно отобразить разными плагинами.

В общем, в сетап вернулся neovim и все это встало поверх ghostty, в который сам того не заметив я мигрировал пару месяцев назад - они все-таки продали мне их аппаратное ускорение, оно реально ощущается.

dev notes | golang digest

Добил наконец-то плагин для anki, о котором писал выше - https://github.com/vpoltora/lexiforge
Страница плагина в хабе - https://ankiweb.net/shared/info/1830356451

Плагин максимально простой - добавил в него только то, что использую сам:
- по кнопке (или сочетанию клавиш) генерируется описание слова на выбранном языке (или на английском, если не настроено; при этом если не выбран язык самого слова - он будет определен автоматически) и простой пример с использованием этого слова
- добавляет озвучку к слову из google translate
- имеет reading mode: отдельное окно, где LLM генерирует текст (уровень A1-C2 можно выбрать в настройках) с теми словами, которые были выучены сегодня

По-итогу делаю вывод, что anki - пример очень качестенного софта: это опенсорсная тулза, написанная на плюсах с Qt, но при этом позволяет писать плагины на Python, что очень удобно и умно: на плюсах мало бы кто писал плагины :)
Экосистема имеет свой хаб, куда можно загрузить плагин за пару минут, а если есть какие-то вопросы - спросить их на Reddit, где в сообществе больше 100к подписчиков. Короче - кайф, всем советую.

dev notes | golang digest

С начала года ничего не писал, потому что активно ходил по собесам и сильно зашивался по времени.
Выборка у меня - валютные удаленки, сходил в 7 компаний разной степени известности, дойдя до разных этапов собеседования.
В итоге с конца декабря по сегодняшний день - 7 собесов со следующим результатом:
- 3 раза дошел до финала (4-ый пока под вопросом)
- из 3-х финалов - 1 потенциальный оффер

Так что там у нас с рынком?
Во-первых, сотни постов в linkedin и x.com о том, что рынку плохо - в целом не далеко от правды. Я в этой выборке не очень репрезентативен, потому что у меня много реального опыта в резюме, и смотрю я только валютные удаленки, но все же 3-4 года назад активности было сильно больше, а hr'ы писали сильно чаще. Сейчас в половине случаев или автоматом летит отказ, или hr радостно игнорирует сообщение (ладно, если просто игнорируют - пару раз меня молча помечали как спам, за что телега радостно блокнула мой аккаунт :)).

Во-вторых, появились вакансии вида "vibe coding engineer". Я на такую зааплаился и буквально на одном из этапов сидел и вайбкодил. В целом это ожидаемо - я писал выше, что процесс найма точно поменяется и у нас будут такие этапы. Я бы даже сказал, что это разворотв найма в правильную сторону - тут проверяются не абстрактные алгоритмы, а то, что ты реально точно будет делать на работе ежедневно.

Что по ценам?
Я почти не аплаился на вакансии на рф-рынке, но мне показалось, что в среднем для go senior вилки стали меньше. Для валютных удаленок - где-то стали меньше, где-то остались на плюс-минус том же уровне, что и год назад, но роста я не видел ни там ни там. Если ВУ с коллективом, который говорит на русском или частично на нем говорит, что в среднем вилки от 4 до 7k$.

Задачи
4 из 6-ти собесов - с классическими этапами: hr, тех интервью, system design, финал. На одном был еще этап с вайбкодингом, и еще на одном ребята обошлись без сисдиза.
Суммарно раза 3 на лайвкодинге я написал worker pool разной степени всратости и пару раз cache. Тут очень помог один известный курс с названием "Подготовка к собеседованию по go за 7 часов", где по-факту просто даны под самых популярных 100 задач и показывается, как их можно решить - его прям советую отрешать хотя бы раз.
На system design - один раз реализовывал архитектуру для переноса данных из одной системы в другую без отказа на проде, еще раз - более классическая архитектура по типу booking, со своими нюансами. Тут помог курс с той же платформы с ожидаемым названием "Подготовка к system design интервью", я его советовал выше, и могу посоветовать еще раз, там даются хорошие паттерны и его удобно пересматривать прям перед собесом.

Еще из интересного - появилось много разных тулз для прохождения собесов, которые маскируют свой процесс и не отображаются при шаринге экрана. Тулы - или просто чатик с LLM, или что-то более сложное с анализом голоса и загрузкой скринов. Пару раз попробовал заюзать, пока работает всрато и чаще больше мешает, чем помогает, но в перспективе, думаю, такие инструменты будут очень быстро развиваться, и их точно нужно использовать, пока рынок в очередной раз не поменялся, а он с приходом таких инструментов поменяется точно. Думаю, что в ближайшее время или сделают какую-то платформу, которая будет трекать такие вещи, или поменяют процесс лайвкодинга в принципе.