Udemy – Agentic Harness Engineering: Harness Design for AI Engineers 2026-7

در تاریخ: 1405/05/03 5:12:25

توضیحات

Agentic Harness Engineering: Harness Design for AI Engineers دوره آموزشی نحوه طراحی، ساخت و بهینه‌سازی مهارها برای عامل‌های هوش مصنوعی خودمختار و سیستم‌های چندعاملی می باشد که توسط آکادمی آنلاین یودمی منتشر شده است. این دوره که برای مهندسان هوش مصنوعی، متخصصان یادگیری ماشین، توسعه‌دهندگان نرم‌افزار و مهندسان پلتفرم طراحی شده است، بر ایجاد محیط‌های اجرایی قوی تمرکز دارد که عامل‌های هوش مصنوعی را قادر می‌سازد تا با ابزارها، APIها، منابع داده خارجی و گردش‌های کاری پیچیده به طور ایمن و کارآمد تعامل داشته باشند. از طریق یک برنامه درسی دقیق و گام به گام، شما به تدریج یک لایه زیرساخت کامل و آماده تولید را از ابتدا با استفاده از پایتون و داکر خواهید ساخت. شما با ساخت یک اسکلت مکالمه قوی و یک لایه سیستم فایل امن با استفاده از یک فضای کاری نسخه‌بندی شده Git و الگوهای حافظه سفارشی شروع خواهید کرد. از آنجا، به ایجاد یک موتور اجرای کد امن در داخل جعبه‌های شنی داکر ایزوله، با ترکیب حلقه‌های تست خود-تاییدی پیشرفته و جداسازی شبکه، ارتقا خواهید یافت.

افراد معماری مهار، تنظیم عامل، مدیریت سریع، ادغام ابزار، مدیریت حافظه، خطوط لوله ارزیابی، مشاهده‌پذیری، امنیت و بهینه‌سازی عملکرد را خواهند آموخت. در نهایت، شما فرآیند تولید موازی زیرعامل‌ها و «حلقه رالف» پیشرفته را برای ایجاد تداوم خودکار پیاده‌سازی خواهید کرد. برای تکمیل تسلط معماری خود، LangSmith را برای ساخت یک مهار ارزیابی متصل خواهید کرد و بهینه‌سازی‌ها را در برابر معیارهای زنده اجرا خواهید کرد. دست از مبارزه با محدودیت‌های مدل خام بردارید و مهندسی سیستم‌های عامل با استقلال بالا را که برای دنیای واقعی ساخته شده‌اند، آغاز کنید.

آنچه در دوره Agentic Harness Engineering: Harness Design for AI Engineers یاد خواهید گرفت:

پیاده‌سازی حافظه چندجلسه‌ای: استفاده از استاندارد فایل حافظه AGENTS[dot]md در کنار بازیابی برداری-ایندکس‌شده برای فراخوانی مداوم و بین‌جلسه‌ای.
شکست Context Rot: پیاده‌سازی قلاب‌های فشرده‌سازی پیشرفته و میان‌افزار تخلیه فراخوانی ابزار برای حفظ عملکرد مدل در طولانی‌مدت.
اجرای امن کد: مهندسی جعبه‌های شنی داکر ایزوله با زمان‌های اجرای محدود، لیست‌های مجاز دستور و شبکه‌های خروجی محدود.
بهینه‌سازی با LangSmith Tracing: ساخت یک مهار ارزیابی دقیق برای پروفایل‌بندی ردیابی‌های عامل، تشخیص خرابی‌ها و اندازه‌گیری نرخ‌های عبور معیار.
هماهنگ‌سازی وظایف Long-Horizon: استقرار “حلقه رالف” برای رهگیری خروج‌های زودرس عامل و اجرای پیوستگی هدفمند و مستقل.
و …

مشخصات دوره

ناشر: یودمی
مدرس: Fikayo Adepoju
زبان: انگلیسی
سطح آموزش: مقدماتی
تعداد دروس: 29
مدت زمان آموزش: 4 ساعت و 41 دقیقه

سرفصل های دوره

Agentic Harness Engineering: Harness Design for AI Engineers Content

پیش نیازهای دوره Agentic Harness Engineering: Harness Design for AI Engineers

Python Proficiency: Strong comfort with advanced Python syntax, file handling, and structural logic.
LLM Foundations: Basic familiarity with Large Language Models, chat APIs, and the fundamental mechanics of prompting.
Environment Tools: Comfort using the command line (Bash) and a local development machine with Docker installed for sandboxing.