Aujourd'hui, les applications d'IA sont passées des simples conversations ludiques à l'ère de la mise en œuvre d'ingénierie de niveau entreprise. La grande majorité des développeurs, des professionnels de l'IA et du personnel technique des entreprises présentent des lacunes évidentes : ils savent seulement appeler des modèles prêts à l'emploi, ne comprennent pas les paradigmes d'itération de l'ingénierie IA et ne peuvent pas construire des architectures d'agents intelligents stables, contrôlables et itératives ; les agents IA construits n'ont ni mémoire ni contraintes, leur exécution est chaotique et ils sont sujets à des failles logiques, des sorties incontrôlées et des échecs de tâches ; ils manquent de normes de développement standardisées, les projets sont développés de manière fragmentée et désordonnée, incapables de répondre aux standards de mise en production officielle en entreprise ; ils ne savent pas construire des flux de travail automatisés structurés, l'IA ne peut alors servir que d'assistance simple et ne peut pas prendre en charge des scénarios métier complexes ; ils souhaitent mettre en œuvre des projets d'IA commercialisables, mais ne comprennent pas les mécanismes de recherche RAG, la collaboration multi-modèles, le débogage et le déploiement de projets, et finissent par rester au stade de démonstration sans pouvoir être commercialisés.

Ce cours pratique d'applications de niveau entreprise Harness Engineering se concentre sur le système d'ingénierie IA à la pointe du secteur, depuis les paradigmes fondamentaux, les principes essentiels, la logique d'architecture jusqu'aux cas de grandes entreprises, aux normes standardisées et aux projets pratiques de niveau entreprise, afin de créer un système complet de mise en œuvre d'ingénierie IA commercialisable, aidant les apprenants à passer de « savoir utiliser l'IA » à devenir des professionnels de l'ingénierie capables de « construire, développer et mettre en œuvre des systèmes d'IA de niveau entreprise ». Le cours commence par les concepts de base de Harness et le saut de paradigme d'ingénierie, puis analyse en profondeur les principes fondamentaux de l'ingénierie IA, notamment l'ingénierie de contexte, la mémoire persistante, l'exécution structurée, les contraintes d'architecture et les boucles de rétroaction, en s'appuyant sur les pratiques d'OpenAI, Anthropic, Stripe et d'autres grandes entreprises, pour aider les apprenants à comprendre comment les véritables systèmes d'IA de niveau entreprise sont conçus et itérés.

Dans la partie pratique, le cours guidera les apprenants dans l'application de la méthode de développement pilotée par les spécifications SDD, pour construire de zéro un système complet de service client intelligent RAG de niveau entreprise. Les apprenants réaliseront de leurs propres mains l'ensemble du processus : décomposition des besoins du projet, conception de l'architecture, mise en place de l'environnement, intégration du grand modèle, gestion de la base de connaissances, développement de la page de dialogue, ainsi que le débogage et le dépannage du projet. Grâce à ce parcours d'apprentissage complet, les apprenants pourront non seulement maîtriser la méthodologie essentielle de mise en œuvre de l'ingénierie IA, mais aussi accumuler une expérience de projet d'IA de niveau commercial directement présentable, et acquérir véritablement la capacité de prendre en charge de manière autonome des projets de développement d'IA en entreprise. Ce cours est essentiel pour aider les développeurs techniques à surmonter les goulots d'étranglement des applications d'IA et à passer du statut d'utilisateur d'outils à celui de constructeur de systèmes.

• 1.Présentation du cours Harness
• 2.Concepts de base de Harness
• 3.Les trois sauts du paradigme d'ingénierie IA
• 4.Principes fondamentaux et guide d'application de Harness
• 5.Valeur réelle de Harness
• 6.Quels problèmes Harness résout-il
• 7.Ingénierie de contexte Harness
• 8.Répartition des rôles des agents Harness
• 9.Mémoire persistante Harness
• 10.Exécution structurée de Harness
• 11.Contraintes architecturales de Harness
• 12.Boucles de rétroaction de Harness
• 13.Gestion de l'entropie de Harness

• 14.Cas de meilleures pratiques de l'industrie pour Harness
• 15.Cas de pratique d'ingénierie de pilotage d'OpenAI
• 16.Cas de pratique d'ingénierie de pilotage d'Anthropic
• 17.Cas de pratique d'ingénierie de pilotage de Stripe
• 18.Cas de pratique d'ingénierie de pilotage de Huntley
• 19.Six principes de mise en œuvre de l'industrie pour Harness

• 20.Projet de niveau entreprise pour le développement pratique de Harness
• 21.Harness Phase 1 - Couche d'information : permettre à l'Agent de comprendre le projet
• 22.Harness Phase 2 - Couche de contraintes : empêcher l'Agent de commettre des erreurs
• 23.Harness Phase 3 - Couche d'automatisation : permettre à l'Agent de s'auto-vérifier et de se corriger
• 24.Harness en pratique : développer un nouveau projet de zéro à un
• 25.Questions fréquentes sur la pratique de Harness Engineering
• 26.Liste de mise en œuvre de Harness Engineering
• 27.Développement pratique des fonctionnalités et validation des tests du projet Harness

• 28.Développement piloté par les spécifications SDD
• 29.Concepts fondamentaux et mise en œuvre approfondie de SDD
• 30.Application pratique de SDD dans un projet
• 31.Collaboration multi-IA avec SDD
• 32.Recommandations d'outils open source Harness
• 33.Synthèse de Harness Engineering

• 34.Développement par Codex d'un système de service client intelligent RAG basé sur Harness
• 35.Processus central de RAG et mécanisme de recherche dans les bases de données vectorielles
• 36.Préparation de l'environnement de développement du projet Codex
• 37.Utilisation de CC Switch par Codex pour basculer vers des grands modèles nationaux
• 38.Décomposition des besoins et conception de l'architecture du projet Codex
• 39.Initialisation du projet Codex et gestion des dépendances
• 40.Développement de la couche d'accès aux grands modèles et des fonctionnalités métier de Codex
• 41.Développement de l'outil de recherche RAG avec Codex
• 42.Développement de la page de gestion de la base de connaissances avec Codex
• 43.Développement de la page de dialogue du service client et du workflow Agent avec Codex
• 44.Développement de l'entrée système et de la navigation multi-pages avec Codex
• 45.Exécution, débogage et dépannage du projet Codex
• 46.Rétrospective et synthèse du projet de service client intelligent Codex

💡 Conseil d'apprentissage :Le contenu du tutoriel est basé sur les pratiques du secteur au moment de sa publication ; il est recommandé de l'étudier en tenant compte des dernières règles des plateformes actuelles.