Zasoby do nauki inżynierii harnessu
Zasoby do nauki inżynierii harnessu
Przegląd kluczowych materiałów edukacyjnych z zakresu inżynierii harnessu, niezbędnych do tworzenia skutecznych agentów AI.
Zasoby do nauki inżynierii harnessu
Oto kilka zasobów, które ostatnio z przyjemnością studiowałem:
https://walkinglabs.github.io/learn-harness-engineering/en/ — doskonały kurs dotyczący produktywnego ograniczania zachowań agenta, problemów pojawiających się przy korzystaniu z modeli LLM (szczególnie w kontekście utrzymywania pamięci) oraz sposobów na uczynienie harnessu bardziej „agentowym” i zdolnym do poprawnego wykonywania zadań.
https://twotimespi.dev/ — stwórz uproszczonego agenta w Pythonie (Tau). Zacznij od komendy
uv tool install tau-ai.https://humanlayer.dev/blog/skill-issue-harness-engineering-for-coding-agents — lekcje i wnioski płynące z porażek i sukcesów w budowaniu harnessów dla agentów kodujących przez ponad 12 miesięcy.
https://langchain.com/blog/the-anatomy-of-an-agent-harness — wysoki poziom przeglądu wielu komponentów, które muszą prawidłowo współdziałać w harnessie, aby agent mógł funkcjonować.
Dlaczego to ważne
AnalizaTe zasoby dostarczają cennych informacji programistom dążącym do tworzenia efektywnych systemów agentowych. Opanowanie inżynierii harnessu znacząco zwiększa wydajność i niezawodność agentów AI.
Dyskutuj w społeczności
Dziel się swoimi pytaniami i spostrzeżeniami z programistami
Powiązane w ekosystemie
Praktyczne poradniki, kluczowa terminologia i skille agentów
Przewodnik po Claude Code: konfiguracja do programowania agentowego (dla początkujących)
Kompletny praktyczny przewodnik po konfiguracji Claude Code: instalacja CLI, konfiguracja plików CLAUDE.md i settings.json, reguły uprawnień, automatyczne hooki, niestandardowa komenda /truth oraz subagenci.
NotebookLM + Perplexity do pracy, nauki i zarobkowania
Czym są NotebookLM i Perplexity
Paradoks Jevonsa w inżynierii AI
Efekt ekonomiczny Jevonsa w inżynierii wspomaganej przez AI: obniżenie kosztu krańcowego generowania kodu oraz skrócenie czasu do PR-a zwiększają łączną skalę zmian, obciążenie recenzentów oraz dług techniczny. Przejście architektoniczne na high-throughput codegen wymaga jawnych budżetów, bram weryfikacyjnych oraz metryk przepustowości przeglądów zamiast liniowej optymalizacji opóźnień wnioskowania.
Harvard udostępnia darmowy kurs o inżynierii systemów ML
Harvard udostępnił kurs CS249r, poświęcony infrastrukturze potrzebnej do trenowania, wnioskowania i wdrażania modeli AI. Materiały obejmują TinyTorch, interaktywne laboratoria, MLSys·im oraz slajdy wykładów.