Hiện nay, ứng dụng AI đã từ trò chuyện giải trí đơn giản bước vào thời đại triển khai engineering cấp doanh nghiệp toàn diện. Phần lớn nhà phát triển, người làm AI, nhân sự công nghệ doanh nghiệp đều có điểm yếu rõ rệt: chỉ biết gọi mô hình có sẵn, không hiểu mô hình lặp AI engineering, không thể xây dựng kiến trúc agent ổn định, kiểm soát được, có thể lặp; AI Agent được xây dựng không có bộ nhớ, không ràng buộc, thực thi hỗn loạn, dễ xuất hiện lỗ hổng logic, đầu ra mất kiểm soát, nhiệm vụ thất bại; thiếu chuẩn phát triển chuẩn hóa, dự án phát triển rời rạc, không đáp ứng tiêu chuẩn vận hành chính thức của doanh nghiệp; không biết xây dựng luồng công việc tự động có cấu trúc, AI chỉ hỗ trợ đơn giản, không đảm nhận được tình huống nghiệp vụ phức tạp; muốn triển khai dự án AI thương mại nhưng không hiểu cơ chế truy xuất RAG, phối hợp đa mô hình, gỡ lỗi và triển khai dự án, cuối cùng chỉ dừng ở giai đoạn demo, không thể thương mại hóa.

Khóa học thực chiến ứng dụng cấp doanh nghiệp Harness Engineering này tập trung vào hệ thống AI engineering tiên tiến của ngành, từ mô hình nền tảng, nguyên lý cốt lõi, logic kiến trúc đến case study doanh nghiệp lớn, chuẩn hóa quy chuẩn, thực chiến dự án cấp doanh nghiệp, tạo nên hệ thống triển khai AI engineering hoàn chỉnh có thể thương mại hóa, giúp học viên từ 'biết dùng AI' nâng cấp thành nhân sự engineering chuyên nghiệp 'biết xây dựng, biết phát triển, biết triển khai hệ thống AI cấp doanh nghiệp'. Khóa học bắt đầu từ khái niệm cơ bản Harness và bước nhảy mô hình engineering, phân tích sâu nguyên lý nền tảng của AI engineering, bao gồm context engineering, bộ nhớ lâu dài, thực thi có cấu trúc, ràng buộc kiến trúc và vòng phản hồi cùng các cơ chế cốt lõi khác, kết hợp case study thực tế của OpenAI, Anthropic, Stripe và các doanh nghiệp lớn, giúp học viên hiểu hệ thống AI cấp doanh nghiệp thực sự được thiết kế và lặp như thế nào.

Trong phần thực chiến, khóa học sẽ dẫn dắt học viên áp dụng phương pháp phát triển định hướng chuẩn SDD, xây dựng từ đầu một hệ thống RAG chăm sóc khách hàng thông minh cấp doanh nghiệp hoàn chỉnh. Học viên sẽ tự tay hoàn thành toàn bộ quy trình: phân tách yêu cầu dự án, thiết kế kiến trúc, thiết lập môi trường, kết nối mô hình lớn, quản lý cơ sở tri thức, phát triển trang hội thoại, gỡ lỗi và xử lý lỗi dự án. Thông qua lộ trình học tập hoàn chỉnh này, học viên không chỉ nắm được phương pháp luận cốt lõi triển khai AI engineering, mà còn tích lũy kinh nghiệm dự án AI cấp thương mại có thể trình bày trực tiếp, thực sự có khả năng độc lập đảm nhận dự án phát triển AI doanh nghiệp. Khóa học này là khóa then chốt giúp nhà phát triển công nghệ phá vỡ nút thắt ứng dụng AI, thực hiện bước nhảy từ người dùng công cụ thành người xây dựng hệ thống.

• 1.Giới thiệu khóa học Harness
• 2.Khái niệm cơ bản Harness
• 3.Ba bước nhảy mô hình AI engineering
• 4.Nguyên lý nền tảng và hướng dẫn ứng dụng Harness
• 5.Giá trị thực tế của Harness
• 6.Harness đã giải quyết những vấn đề gì
• 7.Harness context engineering
• 8.Phân chia vai trò Harness Agent
• 9.Bộ nhớ lâu dài Harness
• 10.Thực thi có cấu trúc Harness
• 11.Ràng buộc kiến trúc Harness
• 12.Vòng phản hồi Harness
• 13.Quản lý entropy Harness

• 14.Ví dụ thực tiễn tốt nhất của Harness trong ngành
• 15.Ví dụ thực tiễn kỹ thuật điều khiển của OpenAI
• 16.Ví dụ thực tiễn kỹ thuật điều khiển của Anthropic
• 17.Ví dụ thực tiễn kỹ thuật điều khiển của Stripe
• 18.Ví dụ thực tiễn kỹ thuật điều khiển của Huntley
• 19.Sáu nguyên tắc triển khai Harness trong ngành

• 20.Dự án cấp doanh nghiệp phát triển thực chiến Harness
• 21.Giai đoạn 1 của Harness - Tầng thông tin: giúp Agent hiểu dự án
• 22.Giai đoạn 2 của Harness - Tầng ràng buộc: khiến Agent không thể mắc lỗi
• 23.Giai đoạn 3 của Harness - Tầng tự động hóa: để Agent tự xác minh và sửa chữa
• 24.Thực chiến Harness từ số 0 đến một phát triển dự án mới
• 25.Các câu hỏi thường gặp trong thực hành Harness Engineering
• 26.Danh sách triển khai Harness Engineering
• 27.Thực chiến Harness phát triển chức năng dự án và kiểm thử xác minh

• 28.Phát triển dựa trên chuẩn SDD
• 29.Triết lý cốt lõi và chiều sâu triển khai của SDD
• 30.Ứng dụng thực tế của dự án SDD
• 31.SDD đa AI cộng tác
• 32.Đề xuất công cụ mã nguồn mở Harness
• 33.Tổng kết Harness Engineering

• 34.Codex phát triển hệ thống chăm sóc khách hàng thông minh RAG dựa trên Harness
• 35.Quy trình cốt lõi RAG và cơ chế truy xuất cơ sở dữ liệu vector
• 36.Chuẩn bị môi trường phát triển dự án Codex
• 37.Codex sử dụng CC Switch để chuyển đổi mô hình lớn nội địa
• 38.Phân tích yêu cầu dự án Codex và thiết kế kiến trúc
• 39.Khởi tạo dự án Codex và quản lý phụ thuộc
• 40.Codex phát triển chức năng nghiệp vụ lớp tích hợp mô hình lớn
• 41.Codex phát triển công cụ truy xuất RAG
• 42.Codex phát triển trang quản lý cơ sở tri thức
• 43.Codex phát triển trang hội thoại chăm sóc khách hàng và luồng công việc Agent
• 44.Codex phát triển lối vào hệ thống và điều hướng đa trang
• 45.Codex chạy thử, gỡ lỗi và xử lý sự cố dự án
• 46.Codex tổng kết đánh giá dự án chăm sóc khách hàng thông minh

💡 Gợi ý học tập:Nội dung hướng dẫn dựa trên thực tiễn ngành tại thời điểm phát hành, khuyến nghị khi học nên kết hợp với các quy tắc mới nhất hiện tại của nền tảng.