Derzeit haben KI-Anwendungen den Schritt von einfacher Konversationsunterhaltung vollständig in das Zeitalter der unternehmensweiten Engineering-Umsetzung vollzogen. Die überwiegende Mehrheit der Entwickler, KI-Praktiker und Unternehmenstechniker weist deutliche Defizite auf: Sie können nur fertige Modelle aufrufen, verstehen die KI-Engineering-Iterationsparadigmen nicht und sind nicht in der Lage, stabile, kontrollierbare und iterierbare Agenten-Architekturen aufzubauen; die erstellten KI-Agenten haben kein Gedächtnis, keine Einschränkungen und eine chaotische Ausführung, was leicht zu logischen Lücken, unkontrollierten Ausgaben und fehlgeschlagenen Aufgaben führt; es fehlen standardisierte Entwicklungsvorgaben, Projekte werden fragmentiert und unstrukturiert entwickelt und entsprechen nicht den formellen Produktionsstandards von Unternehmen; strukturierte automatisierte Workflows können nicht erstellt werden, KI kann nur einfache Unterstützung leisten und keine komplexen Geschäftsszenarien übernehmen; wer kommerzielle KI-Projekte umsetzen möchte, versteht jedoch die RAG-Retrieval-Mechanismen, die Multi-Modell-Zusammenarbeit und die Projekt-Debugging- und Deployment-Prozesse nicht und bleibt letztlich in der Demo-Phase stecken, ohne kommerzielle Umsetzung zu erreichen.

Dieser praxisorientierte Kurs zu Harness Engineering auf Unternehmensniveau konzentriert sich auf das branchenweit führende KI-Engineering-System und schafft vom grundlegenden Paradigma, den Kernprinzipien und der Architekturlogik bis hin zu Fallbeispielen großer Unternehmen, standardisierten Vorgaben und unternehmensweiten Projektpraktiken ein vollständiges, kommerziell nutzbares KI-Engineering-Umsetzungssystem. Er hilft den Teilnehmern, vom "KI nutzen können" zum professionellen Engineering-Talent zu werden, das "unternehmensweite KI-Systeme aufbauen, entwickeln und umsetzen kann". Der Kurs beginnt mit den grundlegenden Konzepten von Harness und dem Wandel der Engineering-Paradigmen und analysiert eingehend die zugrunde liegenden Prinzipien des KI-Engineerings, einschließlich Kontext-Engineering, persistentem Gedächtnis, strukturierter Ausführung, Architekturbeschränkungen und Feedback-Schleifen. Anhand von Praxisbeispielen von Unternehmen wie OpenAI, Anthropic und Stripe wird den Teilnehmern vermittelt, wie echte unternehmensweite KI-Systeme entworfen und iteriert werden.

Im praktischen Teil führt der Kurs die Teilnehmer durch die Anwendung der SDD-spezifikationsgetriebenen Entwicklungsmethode und den Aufbau eines vollständigen unternehmensweiten RAG-Intelligent-Customer-Service-Systems von Grund auf. Die Teilnehmer durchlaufen eigenständig den gesamten Prozess von der Anforderungsanalyse über das Architekturdesign, die Umgebungseinrichtung, die Anbindung großer Modelle, die Wissensdatenbankverwaltung, die Entwicklung der Dialogoberfläche bis hin zum Projekt-Debugging und der Fehlerbehebung. Durch diesen vollständigen Lernpfad erwerben die Teilnehmer nicht nur die Kernmethodik der KI-Engineering-Umsetzung, sondern sammeln auch praktische Erfahrung mit einem kommerziell nutzbaren KI-Projekt, das sie direkt präsentieren können, und sind wirklich in der Lage, unternehmensweite KI-Entwicklungsprojekte eigenständig zu übernehmen. Dieser Kurs ist der Schlüsselkurs, der technischen Entwicklern hilft, Engpässe bei KI-Anwendungen zu überwinden und den Sprung vom Werkzeugnutzer zum Systemarchitekten zu schaffen.

• 1.Einführung in den Harness-Kurs
• 2.Grundlegende Konzepte von Harness
• 3.Drei Paradigmenwechsel im KI-Engineering
• 4.Harness-Grundprinzipien und Anwendungsleitfaden
• 5.Praktischer Nutzen von Harness
• 6.Welche Probleme Harness löst
• 7.Harness-Kontext-Engineering
• 8.Rollenverteilung der Harness-Agenten
• 9.Persistentes Gedächtnis in Harness
• 10.Harness strukturierte Ausführung
• 11.Harness Architekturbeschränkungen
• 12.Harness Feedback-Schleife
• 13.Harness Entropiemanagement

• 14.Harness Best-Practice-Fallstudien der Branche
• 15.OpenAI Engineering-Praxis-Fallstudie
• 16.Anthropic Engineering-Praxis-Fallstudie
• 17.Stripe Engineering-Praxis-Fallstudie
• 18.Huntley Engineering-Praxis-Fallstudie
• 19.Sechs Umsetzungsrichtlinien für Harness in der Branche

• 20.Harness praktische Entwicklung eines Enterprise-Projekts
• 21.Harness Phase 1 Informationsebene - dem Agenten das Projekt verständlich machen
• 22.Harness Phase 2 Beschränkungsebene - den Agenten keine Fehler machen lassen
• 23.Harness Phase 3 Automatisierungsebene - den Agenten selbst verifizieren und reparieren lassen
• 24.Harness Praxis von Null auf Eins: Entwicklung eines neuen Projekts
• 25.Häufige Fragen zur Praxis von Harness Engineering
• 26.Checkliste zur Umsetzung von Harness Engineering
• 27.Harness Praxis: Entwicklung von Projektfunktionen und Testvalidierung

• 28.SDD-spezifikationsgetriebene Entwicklung
• 29.SDD-Kernkonzepte und Umsetzungstiefe
• 30.Praktische Anwendung von SDD in Projekten
• 31.SDD mit mehreren KI-Agenten
• 32.Empfehlungen für Open-Source-Harness-Tools
• 33.Zusammenfassung zu Harness Engineering

• 34.Codex entwickelt ein RAG-basiertes intelligentes Kundenservice-System mit Harness
• 35.RAG-Kernprozess und Retrieval-Mechanismus der Vektordatenbank
• 36.Vorbereitung der Codex-Projektentwicklungsumgebung
• 37.Codex verwendet CC Switch zum Wechseln zwischen chinesischen großen Modellen
• 38.Codex-Projektanforderungsanalyse und Architekturdesign
• 39.Codex-Projektinitialisierung und Abhängigkeitsverwaltung
• 40.Codex-Entwicklung der Geschäftsfunktionen der Large-Model-Anbindungsschicht
• 41.Codex-Entwicklung des RAG-Retrieval-Tools
• 42.Codex-Entwicklung der Wissensdatenbank-Verwaltungsseite
• 43.Codex-Entwicklung der Kundendienst-Chatseite und des Agent-Workflows
• 44.Codex-Entwicklung des Systemeinstiegs und der Mehrseiten-Navigation
• 45.Codex-Projektausführung, Debugging und Fehlerbehebung
• 46.Codex-Zusammenfassung und Retrospektive des intelligenten Kundendienstprojekts

💡 Lernhinweis:Der Tutorial-Inhalt basiert auf den Branchenpraktiken zum Zeitpunkt der Veröffentlichung. Es wird empfohlen, beim Lernen die aktuellen neuesten Regeln der Plattform zu berücksichtigen.