Atualmente, as aplicações de IA já passaram da simples conversa e entretenimento para a era da implementação de engenharia de nível empresarial. A grande maioria dos desenvolvedores, profissionais de IA e técnicos de empresas apresenta lacunas evidentes: sabem apenas chamar modelos prontos, não entendem o paradigma de iteração da engenharia de IA e não conseguem construir arquiteturas de agentes inteligentes estáveis, controláveis e iteráveis; os AI Agents criados não têm memória, não têm restrições e executam de forma desorganizada, sendo propensos a falhas lógicas, saídas fora de controle e falhas de tarefas; falta de padrões de desenvolvimento padronizados, projetos desenvolvidos de forma dispersa e desorganizada, incapazes de atender aos padrões formais de lançamento empresarial; não sabem construir fluxos de trabalho automatizados estruturados, a IA só consegue fazer auxílio simples e não consegue assumir cenários de negócios complexos; querem implementar projetos comerciais de IA, mas não entendem o mecanismo de recuperação RAG, a colaboração entre múltiplos modelos, a depuração e implantação de projetos, e acabam permanecendo na fase de demo, sem conseguir implementação comercial.

Este curso prático de aplicação empresarial Harness Engineering concentra-se no sistema de engenharia de IA de ponta do setor, desde o paradigma de base, princípios centrais, lógica de arquitetura até casos de grandes empresas, padrões padronizados e projetos práticos de nível empresarial, criando um sistema completo de implementação de engenharia de IA comercializável, ajudando os alunos a avançar de "saber usar IA" para profissionais de engenharia capazes de "construir, desenvolver e implementar sistemas de IA de nível empresarial". O curso começa com os conceitos básicos do Harness e a transição do paradigma de engenharia, aprofundando a análise dos princípios subjacentes da engenharia de IA, incluindo engenharia de contexto, memória persistente, execução estruturada, restrições de arquitetura e ciclos de feedback, entre outros mecanismos centrais, e combinando casos práticos de grandes empresas como OpenAI, Anthropic e Stripe, para ajudar os alunos a entender como sistemas de IA verdadeiramente empresariais são projetados e iterados.

Na parte prática, o curso guiará os alunos na aplicação do método de desenvolvimento orientado por especificações SDD, construindo do zero um sistema completo de atendimento inteligente com RAG de nível empresarial. Os alunos realizarão pessoalmente todo o processo de decomposição de requisitos do projeto, design de arquitetura, configuração de ambiente, integração de grandes modelos, gestão de base de conhecimento, desenvolvimento de páginas de diálogo, além de depuração e solução de problemas do projeto. Por meio desse caminho de aprendizado completo, os alunos não apenas dominarão a metodologia central de implementação de engenharia de IA, mas também acumularão experiência em um projeto de IA de nível comercial que pode ser diretamente apresentado, adquirindo verdadeiramente a capacidade de assumir independentemente projetos de desenvolvimento de IA empresarial. Este curso é fundamental para ajudar desenvolvedores de tecnologia a superar gargalos em aplicações de IA e realizar a transição de usuários de ferramentas para construtores de sistemas.

• 1.Introdução ao curso Harness
• 2.Conceitos básicos do Harness
• 3.As três transições do paradigma de engenharia de IA
• 4.Princípios subjacentes e guia de aplicação do Harness
• 5.Valor real do Harness
• 6.Quais problemas o Harness resolve
• 7.Engenharia de contexto do Harness
• 8.Divisão de papéis dos agentes Harness
• 9.Memória persistente do Harness
• 10.Execução estruturada do Harness
• 11.Restrições arquiteturais do Harness
• 12.Ciclo de feedback do Harness
• 13.Gestão de entropia do Harness

• 14.Casos de melhores práticas do Harness na indústria
• 15.Casos de prática de engenharia de condução da OpenAI
• 16.Casos de prática de engenharia de condução da Anthropic
• 17.Casos de prática de engenharia de condução da Stripe
• 18.Casos de prática de engenharia de condução da Huntley
• 19.Seis diretrizes de implementação do Harness na indústria

• 20.Desenvolvimento prático de projeto de nível empresarial com Harness
• 21.Fase 1 do Harness - Camada de informação: permitir que o Agent entenda o projeto
• 22.Fase 2 do Harness - Camada de restrições: impedir que o Agent cometa erros
• 23.Fase 3 do Harness - Camada de automação: permitir que o Agent se auto-verifique e se corrija
• 24.Harness na prática: do zero ao desenvolvimento de um novo projeto
• 25.Perguntas frequentes sobre a prática de Harness Engineering
• 26.Lista de implementação de Harness Engineering
• 27.Desenvolvimento prático de funcionalidades e validação de testes em projetos com Harness

• 28.Desenvolvimento orientado por especificações SDD
• 29.Conceitos centrais e profundidade de implementação do SDD
• 30.Aplicação prática do SDD em projetos
• 31.Colaboração multi-IA com SDD
• 32.Recomendações de ferramentas open source para Harness
• 33.Resumo de Harness Engineering

• 34.Desenvolvimento de um sistema de atendimento inteligente com RAG baseado em Harness usando Codex
• 35.Fluxo central do RAG e mecanismo de recuperação em banco de dados vetorial
• 36.Preparação do ambiente de desenvolvimento do projeto Codex
• 37.Uso do CC Switch no Codex para alternar para modelos de linguagem nacionais
• 38.Análise de requisitos e design de arquitetura do projeto Codex
• 39.Inicialização do projeto Codex e gerenciamento de dependências
• 40.Desenvolvimento da camada de integração de grandes modelos e funcionalidades de negócio do Codex
• 41.Desenvolvimento da ferramenta de recuperação RAG do Codex
• 42.Desenvolvimento da página de gerenciamento da base de conhecimento do Codex
• 43.Desenvolvimento da página de diálogo do atendimento ao cliente e fluxo de trabalho do Agent do Codex
• 44.Desenvolvimento da entrada do sistema e navegação multipágina do Codex
• 45.Execução, depuração e resolução de erros do projeto Codex
• 46.Resumo e retrospectiva do projeto de atendimento inteligente Codex

💡 Dica de aprendizado:O conteúdo do tutorial é baseado nas práticas do setor no momento da publicação; recomenda-se combinar o aprendizado com as regras mais recentes da plataforma atual.