## Build agents. Understand the architecture. Engineer for production.

Building an AI agent is easy.

Building one that is reliable, observable, secure, testable, and capable of running in production is a much harder engineering problem.

This course teaches *Agent Engineering from first principles*. You will start by understanding how Large Language Models work as components of software systems, then progressively learn how to give models access to tools, manage context and state, build agentic workflows, introduce memory and retrieval, evaluate behavior, and operate agents reliably in production.

The goal is not to teach you how to call a framework API and label the result an agent.

You will learn what happens underneath the abstractions, why different agent architectures work, where they fail, and how to make sound engineering decisions when building real-world AI systems.

Java is used throughout the course for implementation. We will use frameworks and technologies such as **LangChain4j** where they provide useful abstractions, while keeping the underlying concepts framework-independent.

## What You Will Learn

By the end of this course, you will understand how to:

- Understand LLMs as components of software systems
- Work with tokens, context windows, messages, prompts, and structured outputs
- Connect LLMs to external systems through tool calling
- Understand and implement the core agent execution loop
- Design effective context for agentic systems
- Build reliable boundaries around probabilistic model behavior
- Build agents and stateful agentic workflows
- Manage conversation state, memory, and persistence
- Use embeddings, retrieval, and RAG effectively
- Design single-agent and multi-agent architectures
- Test and evaluate nondeterministic AI systems
- Trace, debug, monitor, and observe agent behavior
- Design for latency, cost, reliability, and scalability
- Protect agent systems against prompt injection and unsafe tool execution
- Deploy and operate agent-powered applications in production
- Make informed architectural trade-offs instead of blindly following framework patterns

## Who Is This Course For?

This course is designed for software engineers who want to move beyond basic LLM integrations and understand how production-grade agentic systems are actually engineered.

It is particularly useful for:

- Backend engineers moving into AI and agent engineering
- Software engineers building LLM-powered products
- Engineers who want to understand agents beyond framework abstractions
- Developers preparing to work with LangChain, LangGraph, LangChain4j, or similar agent frameworks
- Engineers interested in the architecture and operation of production AI systems

## Prerequisites

This is not a programming course.

You should already be comfortable writing software in Java and understand general software engineering concepts such as APIs, data structures, databases, HTTP, and application development.

No previous experience with AI, machine learning, Large Language Models, LangChain, or agent engineering is required.

We will build the necessary AI and LLM foundations from the ground up.

## How This Course Approaches Agent Engineering

The course follows one principle:

**Understand the mechanism before depending on the abstraction.**

When we study tool calling, you will first understand what actually happens between the model and your application.

When we study agents, you will understand the execution loop before relying on an agent framework.

When we study memory and retrieval, you will understand the underlying primitives before introducing higher-level abstractions.

When we study production systems, we will treat the LLM as one component inside a larger distributed software system rather than treating AI as magic.

Frameworks will change.

The engineering principles behind reliable agent systems will last much longer.

## What You Will Build

Throughout the course, you will progressively build increasingly capable LLM-powered systems rather than completing disconnected toy examples.

You will move from direct model interaction to tool-using systems, stateful agents, retrieval-augmented applications, observable and evaluated workflows, and eventually a production-oriented agent system that brings the concepts from the course together.

By the end, you should not only be able to build an agent.

You should be able to explain **why it works, where it can fail, how to measure it, and how you would operate it in production.**

Learn to engineer production-ready AI agents from first principles - from LLMs, tool calling, context, and memory to evaluation, observability, security, and scalable production systems using Java.

Agent Engineering: From LLM Foundations to Production Systems

## Java শিখুন Strong Engineering Foundation দিয়ে

Java শেখা মানে শুধু syntax জানা বা কিছু code লিখতে পারা নয়।

একজন ভালো software engineer হতে হলে programming logic বুঝতে হয়, problems - কে ছোট অংশে ভাঙতে হয়, responsibilities সঠিকভাবে ভাগ করতে হয় এবং এমন code লিখতে হয় যা পরিষ্কার, maintainable এবং পরিবর্তন করা সহজ।

**Java & Object-Oriented Programming Foundation** course-টি সেই foundation তৈরি করার জন্য designed।

আপনি Java শিখবেন একদম শুরু থেকে এবং ধীরে ধীরে object-oriented programming - এর মাধ্যমে real-world problems কীভাবে model এবং solve করতে হয় তা বুঝবেন। লক্ষ্য শুধু working code লেখা নয় - বরং code কেন একটি নির্দিষ্টভাবে design করা হচ্ছে, সেটি বুঝতে শেখা।

## এই Course কার জন্য?

এই course তাদের জন্য যারা programming journey শুরু করছেন, অন্য language থেকে Java - তে আসছেন, অথবা Java ও OOP - এর foundation আরও শক্ত করতে চান।

বিশেষভাবে যারা ভবিষ্যতে Java backend development এবং Spring Boot শিখতে চান, তাদের জন্য এটি একটি strong starting point।

আগে থেকে Java বা object-oriented programming জানার প্রয়োজন নেই।

## শুধু Syntax নয়, Engineering Mindset

অনেক course language syntax শেখানোর পরেই শেষ হয়ে যায়।

এই course - এ programming concepts শেখার পাশাপাশি আপনি software নিয়ে কীভাবে reason করতে হয় সেটিও শিখবেন।

একটি problem কীভাবে break down করতে হয়, কোন responsibility কোথায় থাকা উচিত, কখন abstraction প্রয়োজন, কখন simple design - ই ভালো এবং code কীভাবে readable ও maintainable রাখা যায় - এই চিন্তাগুলো course - এর শুরু থেকেই learning process - এর অংশ থাকবে।

OOP - কে শুধু `encapsulation`, `inheritance`, `polymorphism` বা `abstraction` - এর definition হিসেবে শেখানো হবে না। এগুলো real software design - এ কেন প্রয়োজন এবং কোথায় ব্যবহার করা উচিত, সেটি practical ভাবে বোঝানো হবে।

## Practical এবং Progressive Learning

Course - টি এমনভাবে structured যাতে প্রতিটি concept আগের শেখার ওপর naturally build করে।

ছোট programming problems থেকে শুরু করে ধীরে ধীরে আপনি multiple classes এবং objects নিয়ে application তৈরি করবেন। Exercises এবং practical projects - এর মাধ্যমে concepts apply করবেন এবং নিজের code নিয়ে reason করতে শিখবেন।

আপনি শুধু code কাজ করছে কি না সেটি দেখবেন না - code পরিষ্কার কি না, responsibilities ঠিকভাবে ভাগ করা হয়েছে কি না এবং design unnecessarily complex হয়ে গেছে কি না, সেটিও evaluate করতে শিখবেন।

## বাংলা ভাষায়, Industry-standard Terminology সহ

Concepts পরিষ্কার বাংলায় explain করা হবে যাতে language barrier শেখার পথে বাধা না হয়।

তবে Java keywords, APIs, class names, method names এবং গুরুত্বপূর্ণ technical terms English - এই রাখা হবে। এতে concepts বাংলায় বুঝতে পারবেন এবং একই সঙ্গে professional documentation, codebase এবং industry terminology - এর সঙ্গে পরিচিত হতে পারবেন।

## Course শেষে

Course সম্পন্ন করার পর আপনার Java programming এবং object-oriented design - এর একটি শক্ত foundation থাকবে।

আপনি independently Java programs তৈরি করতে, existing code বুঝতে, problems - কে classes এবং objects দিয়ে model করতে এবং পরিষ্কার ও maintainable code লেখার বিষয়ে reason করতে পারবেন।

সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণভাবে, আপনি Java backend development - এর পরবর্তী ধাপে যাওয়ার জন্য প্রস্তুত থাকবেন।

**Java শিখুন। Programming বুঝুন। Engineer - এর মতো software তৈরি করতে শুরু করুন।**

Build a strong programming foundation with Java and learn how real software is designed using object-oriented principles.

Backend engineering, taught from production experience

Choose where to begin