Сегодня AI-приложения уже полностью перешли от простых разговоров и развлечений к эпохе корпоративного инженерного внедрения. У подавляющего большинства разработчиков, специалистов по AI и корпоративных технических работников есть очевидные пробелы: они умеют только вызывать готовые модели, не понимают парадигмы итераций AI-инженерии и не могут построить стабильную, управляемую и итеративно развиваемую архитектуру агентов; созданные ими AI Agent не имеют памяти, ограничений и работают хаотично, что легко приводит к логическим ошибкам, неконтролируемому выводу и сбоям задач; отсутствие стандартизированных норм разработки делает проекты разрозненными и беспорядочными, не соответствующими стандартам официального запуска на предприятии; они не умеют строить структурированные автоматизированные рабочие процессы, поэтому AI может выполнять лишь простую вспомогательную роль и не способен брать на себя сложные бизнес-сценарии; желая реализовать коммерческий AI-проект, они не разбираются в механизмах поиска RAG, совместной работе нескольких моделей, отладке и развертывании проектов, и в итоге все остается на стадии demo без возможности коммерческого внедрения.

Этот практический курс по корпоративным приложениям Harness Engineering сосредоточен на передовой отраслевой системе AI-инженерии: от базовых парадигм, ключевых принципов и логики архитектуры до кейсов крупных компаний, стандартизированных норм и практических корпоративных проектов. Он формируетную систему внедрения AI-инженерии, готовую к коммерческому использованию, и помогает учащимся перейти от уровня «умею пользоваться AI» к уровню профессиональных инженеров, которые «умеют строить, разрабатывать и внедрять корпоративные AI-системы». Курс начинается с базовых концепций Harness и смены инженерных парадигм, глубоко разбирает основополагающие принципы AI-инженерии, включая контекстную инженерию, постоянную память, структурированное выполнение, архитектурные ограничения и циклы обратной связи, а также на примерах практики OpenAI, Anthropic, Stripe и других крупных компаний помогает учащимся понять, как на самом деле проектируются и итеративно развиваются корпоративные AI-системы.

В практической части курс проведет учащихся через применение метода разработки на основе спецификаций SDD и создание с нуляной корпоративной RAG-системы интеллектуальной службы поддержки. Учащиеся самостоятельно выполнят весь процесс: декомпозицию требований проекта, проектирование архитектуры, настройку окружения, подключение больших моделей, управление базой знаний, разработку страницы диалога, а также отладку и устранение ошибок проекта. Благодаря этомуному учебному пути учащиеся не только освоят ключевую методологию внедрения AI-инженерии, но и накопят опыт коммерческого AI-проекта, который можно напрямую продемонстрировать, и действительно приобретут способность самостоятельно вести корпоративные проекты разработки AI. Этот курс помогает техническим разработчикам преодолеть в применении AI и совершить переход от пользователя инструментов к создателю систем.

• 1.Введение в курс Harness
• 2.Базовые концепции Harness
• 3.Три скачка парадигмы AI-инженерии
• 4.Базовые принципы и руководство по применению Harness
• 5.Практическая ценность Harness
• 6.Какие проблемы решает Harness
• 7.Контекстная инженерия Harness
• 8.Распределение ролей Harness Agent
• 9.Постоянная память Harness
• 10.Структурированное выполнение Harness
• 11.Архитектурные ограничения Harness
• 12.Цикл обратной связи Harness
• 13.Управление энтропией Harness

• 14.Примеры лучших практик Harness в индустрии
• 15.Практический кейс инженерии управления OpenAI
• 16.Практический кейс инженерии управления Anthropic
• 17.Практический кейс инженерии управления Stripe
• 18.Практический кейс инженерии управления Huntley
• 19.Шесть практических принципов Harness в индустрии

• 20.Практическая разработка корпоративного проекта на Harness
• 21.Harness этап 1 информационный уровень - позволить агенту понимать проект
• 22.Harness этап 2 уровень ограничений - не позволять агенту совершать ошибки
• 23.Harness этап 3 уровень автоматизации - позволить агенту самостоятельно проверять и исправлять
• 24.Harness на практике: от нуля до разработки нового проекта
• 25.Частые вопросы практики Harness Engineering
• 26.Чек-лист внедрения Harness Engineering
• 27.Практическая разработка проекта на Harness: функции и проверка тестами

• 28.Разработка на основе спецификаций SDD
• 29.Ключевые идеи и глубина внедрения SDD
• 30.Практическое применение SDD в проекте
• 31.Мульти-AI взаимодействие в SDD
• 32.Рекомендации открытых инструментов Harness
• 33.Итоги Harness Engineering

• 34.Разработка системы интеллектуальной поддержки на RAG с помощью Codex на базе Harness
• 35.Ключевой процесс RAG и механизм поиска в векторной базе данных
• 36.Подготовка среды разработки проекта Codex
• 37.Переключение Codex на китайские большие модели с помощью CC Switch
• 38.Декомпозиция требований и проектирование архитектуры проекта Codex
• 39.Инициализация проекта Codex и управление зависимостями
• 40.Разработка бизнес-функций слоя подключения больших моделей в Codex
• 41.Разработка инструмента поиска RAG в Codex
• 42.Разработка страницы управления базой знаний в Codex
• 43.Разработка страницы диалога службы поддержки и рабочего процесса Agent в Codex
• 44.Разработка точки входа в систему и многостраничной навигации в Codex
• 45.Запуск, отладка и устранение ошибок проекта Codex
• 46.Итоговый обзор проекта интеллектуальной службы поддержки Codex

💡 Подсказка для обучения:Содержание руководства основано на отраслевых практиках на момент публикации; при обучении рекомендуется учитывать актуальные правила текущей платформы.