- Регистрация
- 10 Окт 2018
- Сообщения
- 58,568
- Реакции
- 316,420
[Vizuara AI Labs] Dr. Rajat Dandekar → Harness Engineering: практический мастер-класс (2026)
Harness Engineering: практический мастер-класс — это 5-дневный практический воркшоп по созданию собственного рабочего harness для AI-кодинг-агентов. За время обучения вы разберёте архитектуру агентного цикла, научитесь управлять инструментами, контекстом, памятью и восстановлением сессий, а в финале соберёте и представите собственный coding-agent harness.
О чём этот мастер-класс
Курс посвящён практической разработке harness — управляющего слоя для AI-кодинг-агента, который связывает модель, инструменты, окружение, память, контекст и участие человека в единую рабочую систему.
Вместо абстрактной теории вы последовательно проходите весь цикл создания агентной системы: от базовой архитектуры и подключения инструментов до обработки ошибок, восстановления состояния, работы с субагентами и подготовки production-ready решения.
В качестве практических ориентиров рассматриваются Claude Code, pi и Hermes, а также современные подходы к построению AI coding agents и автономных систем разработки.
Что вы научитесь делать
День 1. Архитектура AI-кодинг-агента
Вы разберёте, из каких компонентов состоит современный coding agent: модель, цикл принятия решений, инструменты, файловая система, окружение выполнения и интерфейс управления.
Второй день посвящён практической интеграции инструментов, с которыми взаимодействует AI-агент: shell-команды, файловая система, тесты, линтеры, репозиторий и среда разработки.
Вы научитесь управлять контекстом так, чтобы агент сохранял релевантную информацию, не терял цель задачи и мог продолжать работу в рамках длинных сессий.
На четвёртый день вы добавите в harness механизмы устойчивости: восстановление после сбоев, передачу задач субагентам и участие человека в принятии важных решений.
В финале вы объедините все компоненты в рабочий coding-agent harness, подготовите демонстрацию и получите обратную связь по архитектуре, качеству реализации и возможным улучшениям.
Главный результат курса — не конспект, а собственный рабочий проект. К концу мастер-класса у вас будет собранный coding-agent harness, который можно развивать под свои задачи: автоматизацию разработки, работу с репозиториями, исследование агентных систем или создание внутренних AI-инструментов для команды.
Для комфортного прохождения мастер-класса желательно иметь опыт программирования и понимание базовой работы с командной строкой, Git и API. Глубокая экспертиза в LLM не обязательна: ключевые концепции агентного цикла, контекста, памяти и инструментов разбираются в процессе обучения.
Почему стоит изучать Harness Engineering
AI-кодинг-агенты становятся всё более важной частью современной разработки, но их эффективность зависит не только от модели. Ключевую роль играет harness — инженерная система, которая задаёт правила работы агента, управляет инструментами, контролирует состояние и помогает превращать ответы LLM в реальные действия с кодом.
Освоив harness engineering, вы сможете не просто пользоваться готовыми AI-инструментами, а проектировать собственные агентные решения под конкретные задачи, процессы и требования вашей команды.
Язык Англиский
Подробнее:
Скачать:
Harness Engineering: практический мастер-класс — это 5-дневный практический воркшоп по созданию собственного рабочего harness для AI-кодинг-агентов. За время обучения вы разберёте архитектуру агентного цикла, научитесь управлять инструментами, контекстом, памятью и восстановлением сессий, а в финале соберёте и представите собственный coding-agent harness.
О чём этот мастер-класс
Курс посвящён практической разработке harness — управляющего слоя для AI-кодинг-агента, который связывает модель, инструменты, окружение, память, контекст и участие человека в единую рабочую систему.
Вместо абстрактной теории вы последовательно проходите весь цикл создания агентной системы: от базовой архитектуры и подключения инструментов до обработки ошибок, восстановления состояния, работы с субагентами и подготовки production-ready решения.
В качестве практических ориентиров рассматриваются Claude Code, pi и Hermes, а также современные подходы к построению AI coding agents и автономных систем разработки.
Что вы научитесь делать
- Проектировать архитектуру agent loop для AI-кодинг-агентов.
- Создавать собственный harness для управления действиями агента.
- Подключать инструменты, окружение и внешние команды к агентной системе.
- Настраивать управление контекстом, памятью и историей выполнения.
- Реализовывать восстановление сессий после ошибок и прерываний.
- Использовать субагентов для разделения задач и повышения надёжности.
- Встраивать human-in-the-loop сценарии для контроля критичных решений.
- Готовить coding-agent harness к демонстрации и дальнейшему развитию.
День 1. Архитектура AI-кодинг-агента
Вы разберёте, из каких компонентов состоит современный coding agent: модель, цикл принятия решений, инструменты, файловая система, окружение выполнения и интерфейс управления.
- Роль harness в агентной архитектуре.
- Базовый agent loop: наблюдение, планирование, действие, проверка результата.
- Разбор принципов работы Claude Code, pi и Hermes.
- Первая версия собственного минимального harness.
Второй день посвящён практической интеграции инструментов, с которыми взаимодействует AI-агент: shell-команды, файловая система, тесты, линтеры, репозиторий и среда разработки.
- Безопасное выполнение команд агентом.
- Интерфейсы для чтения, изменения и анализа кода.
- Подключение проверок качества и тестов.
- Логирование действий агента и результатов выполнения.
Вы научитесь управлять контекстом так, чтобы агент сохранял релевантную информацию, не терял цель задачи и мог продолжать работу в рамках длинных сессий.
- Стратегии формирования промпта и рабочего контекста.
- Краткосрочная и долгосрочная память агента.
- Сжатие, обновление и приоритизация контекста.
- Хранение состояния проекта и истории решений.
На четвёртый день вы добавите в harness механизмы устойчивости: восстановление после сбоев, передачу задач субагентам и участие человека в принятии важных решений.
- Восстановление агентной сессии после ошибки или остановки.
- Разделение задач между специализированными субагентами.
- Контроль опасных действий через human-in-the-loop.
- Повышение надёжности и предсказуемости AI-кодинг-агента.
В финале вы объедините все компоненты в рабочий coding-agent harness, подготовите демонстрацию и получите обратную связь по архитектуре, качеству реализации и возможным улучшениям.
- Сборка production-ready версии harness.
- Проверка полного агентного цикла на практической задаче.
- Демонстрация проектов участников.
- Разбор типичных ошибок и направлений дальнейшего развития.
Главный результат курса — не конспект, а собственный рабочий проект. К концу мастер-класса у вас будет собранный coding-agent harness, который можно развивать под свои задачи: автоматизацию разработки, работу с репозиториями, исследование агентных систем или создание внутренних AI-инструментов для команды.
- Рабочая архитектура AI-кодинг-агента.
- Кодовые контрольные точки для каждого модуля.
- Понимание ключевых инженерных решений в harness engineering.
- Опыт сравнения разных подходов на примерах Claude Code, pi и Hermes.
- Финальная демонстрация собственного проекта.
- Разработчикам, которые хотят создавать AI-инструменты для кодинга и автоматизации инженерных задач.
- ML и AI-инженерам, которым важно понимать, как строятся агентные системы вокруг LLM.
- Техническим лидам, оценивающим внедрение AI coding agents в процессы разработки.
- Исследователям и энтузиастам AI, которые хотят перейти от экспериментов с промптами к созданию полноценных агентных систем.
- 5 дней интенсивной практики по harness engineering.
- Ежедневные записи занятий для повторения материала.
- Контрольные точки с кодом для каждого модуля.
- Пошаговая сборка собственного AI coding agent harness.
- Живой разбор проектов участников и обратная связь.
- Практические примеры на основе Claude Code, pi и Hermes.
Для комфортного прохождения мастер-класса желательно иметь опыт программирования и понимание базовой работы с командной строкой, Git и API. Глубокая экспертиза в LLM не обязательна: ключевые концепции агентного цикла, контекста, памяти и инструментов разбираются в процессе обучения.
Почему стоит изучать Harness Engineering
AI-кодинг-агенты становятся всё более важной частью современной разработки, но их эффективность зависит не только от модели. Ключевую роль играет harness — инженерная система, которая задаёт правила работы агента, управляет инструментами, контролирует состояние и помогает превращать ответы LLM в реальные действия с кодом.
Освоив harness engineering, вы сможете не просто пользоваться готовыми AI-инструментами, а проектировать собственные агентные решения под конкретные задачи, процессы и требования вашей команды.
Язык Англиский
Подробнее:
Скрытое содержимое доступно для зарегистрированных пользователей!
Скачать:
Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.
