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.Uvod u suvremeni razvoj softvera uz primjenu umjetne inteligencije
2.Razlikovanje pristupa brzog prototipiranja i agentnog programiranja
3.Oblikovanje specifikacije softverskog zadatka na temelju korisničkih zahtjeva
4.Izrada i strukturiranje uputa za AI alate i agente
5.Analiza agentnog ciklusa rada: planiranje, izvršavanje i vrednovanje rezultata
6.Priprema projektnog repozitorija za rad u agentnom okruženju
7.Primjena temeljnih načela arhitekture softverskih sustava
8.Oblikovanje aplikacijskih sučelja, pravila razmjene podataka i validacija
9.Primjena testiranja u razvoju softvera uz podršku AI alata
10.Primjena CI/CD pristupa, rada s granama i postupaka pregleda koda
11.Praćenje rada aplikacije primjenom zapisnika, metrika i dijagnostičkih postupaka
12.Uvod u RAG sustave i aplikacije koje koriste vanjske alate i izvore znanja
13.Organizacija rada s više agenata i raspodjela njihovih uloga
14.Primjena sigurnosnih načela u AI-potpomognutom razvoju softvera
15.Etički, pravni i upravljački aspekti primjene umjetne inteligencije u razvoju softvera
Način ocjenjivanja
Ocjenjivanje i vrednovanje rada studenata tijekom nastave
Bodovi
Kolokvija IU1 20
Kolokvija IU2 20
Kolokvija IU3 20
Projekt, PTP 40
Ocjenjivanje i vrednovanje rada studenata na ispitu
Pisani i usmeni ispit 60
Projekt, PTP 40
Literatura
  • Marco, E. (2026). Agentic coding with Claude Code: The everyday developer’s guide to agentic coding with Claude Code. Packt Publishing.
  • Sarda, S. (2026). GitHub Copilot for developers: Zero to agentic coding. Packt Publishing.
Program: Elektroničko poslovanje i programsko inženjerstvo
ID: 27731
Vanjski ID: 295428
Ects: 5
Online postotak: 20
Ocjenjivanje:
90–100 izvrstan (5)
75–89 vrlo dobar (4)
60–74 dobar (3)
50–59 dovoljan (2)
0–49 nedovoljan (1)
Sati:
30 Predavanja
0 Seminari
30 Vježbe
0 Terenska nastava
Predavač/i: