Build with AI 2026: создаём AI-агентов на Kotlin

Недавно я побывал на Build with AI 2026 — GDG Korea Android здесь, в Сеуле, и, честно говоря, это был один из тех дней, что напоминают, почему я так люблю быть разработчиком. Никаких бесконечных слайдов, никакого жонглирования модными словечками — просто полный зал людей с открытыми ноутбуками, которые вместе что-то создают. Расскажу, как всё прошло.

Зал, полный билдеров

Энергетику чувствуешь сразу, как только заходишь — баннер Build with AI у входа, столы, заставленные снеками и напитками, и толпа разработчиков, которые явно пришли что-то делать, а не просто сидеть и слушать. Именно это я больше всего ценю в мероприятиях GDG: они с самого начала задуманы как практические. Мы заняли места, открыли ноутбуки и сразу взялись за дело.

Создаём настоящих AI-агентов на Kotlin

Сердцем дня стал практический codelab, где мы создавали простых AI-агентов на Kotlin. Мы шаг за шагом прошли его — он построен на Koog, Kotlin-фреймворке для агентов — и постепенно собрали AI-агента для код-ревью, который умел реально что-то делать, а не просто отвечать в ответ. Если раньше вы собирали только чат-ботов, то это совершенно другой способ мышления, и это стало первым большим «ага» за день.

🔗 Codelab: Build with AI — Kotlin Agents Codelab

Что мне запомнилось

• Агенты ≠ чат-боты. Чат-бот отвечает; агент действует. Он умеет пользоваться инструментами, принимать решения и самостоятельно выполнять многошаговые задачи. Как только это укладывается в голове, многое встаёт на свои места.
• Инструменты (function calling) — это то, что делает LLM по-настоящему полезными. Сами по себе LLM просто генерируют текст. Дайте им инструменты — функции, чтобы получать данные, запускать код, обращаться к API — и они превращаются из «симпатичного демо» в «реально решает задачи».
• Системный дизайн важен не меньше самой модели. Промпты, память и цикл агента — вот где живёт настоящая инженерия. Хороший агент — это не удачный промпт, а грамотно спроектированный цикл, который принимает решение, действует, наблюдает результат и снова принимает решение.
• Мульти-агентные системы A2A — следующий шаг. Вместо одного огромного агента, который делает всё, несколько специализированных агентов могут взаимодействовать между собой (agent-to-agent, A2A). Это на удивление естественный способ разбить большую задачу на маленькие и понятные части.

Мерч, снеки и хорошие люди

И да — я унёс домой и приятный мерч: тоут-сумку Gemini и значок Android. Мелочь, а приятно. (На экране всё ещё открыт codelab — если вам интересно, что именно мы делали.)

Спасибо

Огромное спасибо GDG Korea Android и HyunWoo Lee за такую отличную сессию. Подобные мероприятия напоминают: лучший способ освоить что-то новое — не читать об этом, а сесть, открыть редактор и собрать это вместе с другими людьми.

Я вернулся с головой, полной идей, и уже с нетерпением жду, когда буду создавать новых агентов. Если вам было любопытно про AI-агентов, но вы ещё не пробовали собрать своего — возьмите тот codelab и попробуйте: за один день практики вы поймёте больше, чем за неделю чтения. До встречи на следующем. 🚀

Список блогов