làm tíai?GitHub ↗
CHƯƠNG 01 / 33

Chào mừng đến với Learn Harness Engineering

Learn Harness Engineering là khóa học chuyên sâu về kỹ thuật dành cho các AI coding agent. Chúng tôi đã dày công nghiên cứu và tổng hợp những lý thuyết cùng thực tiễn tốt nhất về Harness…

3 phút đọc

Learn Harness Engineering là khóa học chuyên sâu về kỹ thuật dành cho các AI coding agent. Chúng tôi đã dày công nghiên cứu và tổng hợp những lý thuyết cùng thực tiễn tốt nhất về Harness Engineering hiện nay. Bốn tài liệu tham khảo cốt lõi của khóa học bao gồm:

Qua cách thiết kế môi trường có hệ thống, quản lý trạng thái, xác minh kết quả và kiểm soát chặt chẽ, khóa học giúp bạn biến các công cụ lập trình agent như Codex và Claude Code thành những trợ thủ thực sự đáng tin cậy. Bạn sẽ được hướng dẫn để xây dựng tính năng, sửa lỗi và tự động hóa các tác vụ phát triển, bằng cách ràng buộc trợ lý lập trình AI của bạn trong một bộ quy tắc và ranh giới rõ ràng.

Bắt đầu

Hãy chọn lộ trình phù hợp để bắt đầu hành trình của bạn. Khóa học gồm ba phần chính: các bài giảng lý thuyết, các dự án thực hành và thư viện tài nguyên có thể sao chép ngay.

Bài giảng Hiểu vì sao những mô hình mạnh vẫn thất bại, đồng thời nắm lý thuyết đằng sau các harness hiệu quả. Dự án Thực hành xây dựng một môi trường đáng tin cậy dành cho AI agent từ số 0. Thư viện Tài nguyên Các mẫu sẵn sàng sao chép (AGENTS.md, feature_list.json) để bạn đưa vào kho lưu trữ của riêng mình.

Cơ chế cốt lõi của một Harness

Harness không "làm cho mô hình thông minh hơn"; thay vào đó, nó tạo ra một hệ thống làm việc khép kín cho mô hình. Bạn có thể hình dung quy trình cốt lõi qua sơ đồ đơn giản dưới đây:

Đang dựng sơ đồ…

Những gì bạn sẽ học

Dưới đây là những khái niệm trọng tâm mà bạn sẽ nắm vững sau khóa học:

  • Ràng buộc hành vi của agent bằng các quy tắc và ranh giới rõ ràng.

  • Duy trì ngữ cảnh xuyên suốt các tác vụ dài hạn, đa phiên.

  • Ngăn agent tuyên bố thành công khi công việc chưa thực sự hoàn tất.

  • Xác minh kết quả bằng bộ kiểm thử end-to-end và cơ chế tự phản ánh.

  • Giúp runtime có thể quan sát và dễ dàng gỡ lỗi.

Các bước tiếp theo

Khi đã nắm được các khái niệm cốt lõi, bạn có thể đi sâu hơn theo những hướng sau:

Nguồn của chương

Nội dung của WalkingLab theo giấy phép MIT; đây không phải tài liệu chính thức của Anthropic.

WalkingLab source

Giấy phép nội dung

MIT License

Copyright (c) 2025 WalkingLab

Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal in the Software without restriction, including without limitation the rights to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is furnished to do so, subject to the following conditions:

The above copyright notice and this permission notice shall be included in all copies or substantial portions of the Software.

THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY, FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM, OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE SOFTWARE.

Trở về mục lục