Attualmente le applicazioni AI sono passate da semplici conversazioni e intrattenimento a un'era di implementazione ingegneristica enterprise completa. La stragrande maggioranza di sviluppatori, professionisti AI e tecnici aziendali presenta evidenti lacune: sanno solo richiamare modelli già pronti, non comprendono i paradigmi di iterazione dell'ingegneria AI, non riescono a costruire architetture di agenti intelligenti stabili, controllabili e iterabili; gli AI Agent costruiti non hanno memoria, non hanno vincoli, l'esecuzione è caotica, sono soggetti a falle logiche, output fuori controllo, fallimento dei task e altri problemi; mancano norme di sviluppo standardizzate, lo sviluppo dei progetti è frammentato e disordinato, non adatto agli standard di lancio ufficiali aziendali; non sanno costruire flussi di lavoro automatizzati strutturati, l'AI può solo fornire un semplice supporto, non può gestire scenari aziendali complessi; vogliono implementare progetti AI commerciali, ma non conoscono i meccanismi di retrieval RAG, la collaborazione multi-modello, il debug e il deployment dei progetti, e alla fine rimangono nella fase di demo, senza poter arrivare alla commercializzazione.

Questo corso pratico di applicazioni enterprise Harness Engineering si concentra sul sistema di ingegneria AI all'avanguardia del settore, dal paradigma di base, ai principi fondamentali, alla logica architetturale, fino a casi di grandi aziende, norme standardizzate e progetti pratici enterprise, per creare un sistema completo di implementazione dell'ingegneria AI commercializzabile, aiutando gli studenti a passare da "saper usare l'AI" a professionisti in grado di "costruire, sviluppare e implementare sistemi AI enterprise". Il corso inizia dai concetti base di Harness e dal salto di paradigma ingegneristico, analizzando in profondità i principi fondamentali dell'ingegneria AI, inclusi context engineering, memoria persistente, esecuzione strutturata, vincoli architetturali e cicli di feedback e altri meccanismi chiave, combinando casi pratici di grandi aziende come OpenAI, Anthropic, Stripe, per aiutare gli studenti a comprendere come vengono progettati e iterati i veri sistemi AI enterprise.

Nella parte pratica, il corso guiderà gli studenti ad applicare il metodo di sviluppo guidato dalle specifiche SDD, costruendo da zero un sistema completo di assistenza clienti intelligente RAG enterprise. Gli studenti completeranno personalmente l'intero processo di scomposizione dei requisiti del progetto, progettazione dell'architettura, configurazione dell'ambiente, integrazione del modello di grandi dimensioni, gestione della knowledge base, sviluppo della pagina di dialogo, debug e risoluzione dei problemi del progetto. Attraverso questo percorso di apprendimento completo, gli studenti non solo acquisiranno le metodologie chiave per l'implementazione dell'ingegneria AI, ma accumuleranno anche un'esperienza di progetto AI di livello commerciale direttamente presentabile, acquisendo realmente la capacità di gestire autonomamente progetti di sviluppo AI enterprise. Questo corso è fondamentale per aiutare gli sviluppatori tecnologici a superare i colli di bottiglia delle applicazioni AI e a realizzare il salto da utilizzatore di strumenti a costruttore di sistemi.

• 1.Introduzione al corso Harness
• 2.Concetti base di Harness
• 3.I tre salti del paradigma di ingegneria AI
• 4.Principi fondamentali e guida all'applicazione di Harness
• 5.Il valore reale di Harness
• 6.Quali problemi risolve Harness
• 7.Context engineering di Harness
• 8.Divisione dei ruoli degli agenti Harness
• 9.Memoria persistente di Harness
• 10.Esecuzione strutturata di Harness
• 11.Vincoli architetturali di Harness
• 12.Cicli di feedback di Harness
• 13.Gestione dell'entropia di Harness

• 14.Casi di best practice di Harness nel settore
• 15.Casi pratici di ingegneria di guida di OpenAI
• 16.Casi pratici di ingegneria di guida di Anthropic
• 17.Casi pratici di ingegneria di guida di Stripe
• 18.Casi pratici di ingegneria di guida di Huntley
• 19.Sei linee guida pratiche di Harness nel settore

• 20.Sviluppo pratico di Harness per progetti di livello aziendale
• 21.Harness fase 1 livello informativo - far comprendere il progetto all'Agent
• 22.Harness fase 2 livello di vincoli - impedire errori all'Agent
• 23.Harness fase 3 livello di automazione - consentire all'Agent di autoverificarsi e autoripararsi
• 24.Harness in pratica: sviluppo di un nuovo progetto da zero
• 25.Domande frequenti sulla pratica di Harness Engineering
• 26.Checklist di implementazione di Harness Engineering
• 27.Sviluppo pratico di funzionalità e verifica dei test in un progetto Harness

• 28.Sviluppo guidato dalle specifiche SDD
• 29.Concetti chiave e profondità di implementazione di SDD
• 30.Applicazione pratica di SDD in un progetto
• 31.Collaborazione multi-AI con SDD
• 32.Strumenti open source consigliati per Harness
• 33.Riepilogo di Harness Engineering

• 34.Sviluppo di un sistema di assistenza clienti intelligente RAG basato su Harness con Codex
• 35.Flusso principale di RAG e meccanismo di ricerca nel database vettoriale
• 36.Preparazione dell'ambiente di sviluppo del progetto Codex
• 37.Uso di CC Switch in Codex per passare ai modelli linguistici di grandi dimensioni cinesi
• 38.Scomposizione dei requisiti e progettazione dell'architettura del progetto Codex
• 39.Inizializzazione del progetto Codex e gestione delle dipendenze
• 40.Sviluppo delle funzionalità di business del livello di integrazione dei grandi modelli con Codex
• 41.Sviluppo dello strumento di ricerca RAG con Codex
• 42.Sviluppo della pagina di gestione della knowledge base con Codex
• 43.Sviluppo della pagina di dialogo del servizio clienti e del flusso di lavoro dell'Agent con Codex
• 44.Sviluppo dell'ingresso di sistema e della navigazione multi-pagina con Codex
• 45.Esecuzione, debug e risoluzione dei problemi del progetto Codex
• 46.Riepilogo e revisione del progetto di servizio clienti intelligente Codex

💡 Suggerimento di apprendimento:Il contenuto del tutorial si basa sulle pratiche di settore al momento della pubblicazione; si consiglia di integrarlo con le regole più recenti della piattaforma attuale durante lo studio.