Actualmente, las aplicaciones de IA han pasado de simples conversaciones y entretenimiento a una era de implementación de ingeniería empresarial integral. La gran mayoría de desarrolladores, profesionales de IA y técnicos empresariales tienen carencias evidentes: solo saben invocar modelos existentes, no entienden los paradigmas de iteración de ingeniería de IA y no pueden construir arquitecturas de agentes inteligentes estables, controlables e iterables; los AI Agent que construyen no tienen memoria, ni restricciones, y su ejecución es caótica, lo que provoca fácilmente fallos lógicos, salidas fuera de control y tareas fallidas; carecen de normas de desarrollo estandarizadas, los proyectos se desarrollan de forma dispersa y desordenada, y no se adaptan a los estándares de lanzamiento formal empresarial; no saben construir flujos de trabajo automatizados estructurados, la IA solo puede realizar asistencia simple y no puede asumir escenarios de negocio complejos; quieren implementar proyectos de IA comercializables, pero no entienden el mecanismo de recuperación RAG, la colaboración de múltiples modelos, la depuración y el despliegue de proyectos, y al final solo se quedan en la fase de demo, sin poder llevarlos a producción comercial.

Este curso práctico de aplicaciones empresariales de Harness Engineering se centra en el sistema de ingeniería de IA de vanguardia de la industria, desde el paradigma subyacente, los principios fundamentales, la lógica de arquitectura hasta casos de grandes empresas, normas estandarizadas y proyectos prácticos de nivel empresarial, para crear un sistema completo de implementación de ingeniería de IA comercializable, ayudando a los estudiantes a avanzar de "saber usar IA" a profesionales de ingeniería capaces de "construir, desarrollar e implementar sistemas de IA empresariales". El curso comienza con los conceptos básicos de Harness y la transición del paradigma de ingeniería, y analiza en profundidad los principios subyacentes de la ingeniería de IA, incluidos mecanismos centrales como la ingeniería de contexto, la memoria persistente, la ejecución estructurada, las restricciones de arquitectura y los bucles de retroalimentación, combinándolos con casos prácticos de grandes empresas como OpenAI, Anthropic y Stripe, para ayudar a los estudiantes a comprender cómo se diseñan e iteran realmente los sistemas de IA de nivel empresarial.

En la parte práctica, el curso guiará a los estudiantes en la aplicación del método de desarrollo impulsado por especificaciones SDD, construyendo desde cero un sistema completo de atención al cliente inteligente con RAG de nivel empresarial. Los estudiantes completarán personalmente todo el proceso de descomposición de requisitos del proyecto, diseño de arquitectura, configuración del entorno, integración de grandes modelos, gestión de la base de conocimientos, desarrollo de la página de diálogo, así como la depuración y solución de errores del proyecto. A través de esta ruta de aprendizaje completa, los estudiantes no solo podrán dominar la metodología central de la implementación de ingeniería de IA, sino también acumular una experiencia de proyecto de IA de nivel comercial que pueden mostrar directamente, adquiriendo realmente la capacidad de asumir de forma independiente proyectos de desarrollo de IA empresarial. Este curso es clave para ayudar a los desarrolladores técnicos a superar los cuellos de botella en aplicaciones de IA y lograr la transición de usuarios de herramientas a constructores de sistemas.

• 1.Introducción al curso de Harness
• 2.Conceptos básicos de Harness
• 3.Tres transiciones del paradigma de ingeniería de IA
• 4.Principios subyacentes y guía de aplicación de Harness
• 5.Valor real de Harness
• 6.Qué problemas resuelve Harness
• 7.Ingeniería de contexto de Harness
• 8.División de roles de Harness Agent
• 9.Memoria persistente de Harness
• 10.Ejecución estructurada de Harness
• 11.Restricciones de arquitectura de Harness
• 12.Bucle de retroalimentación de Harness
• 13.Gestión de entropía de Harness

• 14.Casos de mejores prácticas de Harness en la industria
• 15.Casos de prácticas de ingeniería de conducción de OpenAI
• 16.Casos de prácticas de ingeniería de conducción de Anthropic
• 17.Casos de prácticas de ingeniería de conducción de Stripe
• 18.Casos de prácticas de ingeniería de conducción de Huntley
• 19.Seis criterios de implementación de Harness en la industria

• 20.Desarrollo práctico de proyectos empresariales con Harness
• 21.Harness fase 1 capa de información: permitir que el Agent comprenda el proyecto
• 22.Harness fase 2 capa de restricciones: evitar que el Agent cometa errores
• 23.Harness fase 3 capa de automatización: permitir que el Agent se autoverifique y se repare
• 24.Harness en la práctica: desarrollo de un nuevo proyecto desde cero
• 25.Preguntas frecuentes sobre la práctica de Harness Engineering
• 26.Lista de implementación de Harness Engineering
• 27.Desarrollo práctico de funcionalidades y validación de pruebas en un proyecto con Harness

• 28.Desarrollo guiado por especificaciones SDD
• 29.Conceptos centrales e implementación profunda de SDD
• 30.Aplicación real de SDD en proyectos
• 31.Colaboración multi-IA con SDD
• 32.Recomendaciones de herramientas de código abierto para Harness
• 33.Resumen de Harness Engineering

• 34.Desarrollo de un sistema de atención al cliente inteligente con RAG basado en Harness usando Codex
• 35.Flujo central de RAG y mecanismo de recuperación en bases de datos vectoriales
• 36.Preparación del entorno de desarrollo para el proyecto con Codex
• 37.Uso de CC Switch en Codex para cambiar a modelos de lenguaje nacionales
• 38.Desglose de requisitos y diseño de arquitectura del proyecto Codex
• 39.Inicialización del proyecto Codex y gestión de dependencias
• 40.Desarrollo de funcionalidades de negocio de la capa de acceso a grandes modelos de Codex
• 41.Desarrollo de herramientas de recuperación RAG con Codex
• 42.Desarrollo de la página de gestión de la base de conocimiento con Codex
• 43.Desarrollo de la página de diálogo de atención al cliente y flujo de trabajo del Agent con Codex
• 44.Desarrollo de la entrada del sistema y navegación multipágina con Codex
• 45.Ejecución, depuración y solución de errores del proyecto Codex
• 46.Resumen y retrospectiva del proyecto de atención al cliente inteligente Codex

💡 Consejo de aprendizaje:El contenido del tutorial se basa en las prácticas de la industria en el momento de su publicación; se recomienda combinarlo con las reglas más recientes de la plataforma actual durante el aprendizaje.