Harness Engineering Workshop
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.
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.
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.
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.
Dr. Rajat Dandekar — исследователь и предприниматель в области искусственного интеллекта и машинного обучения:Получил PhD по машиностроению в Purdue University (США), где работал над применением методов машинного обучения к сложным физическим системам. Имеет также BTech и MTech степени (IIT Madras). Специализируется на моделях машинного обучения и их применении к задачам из инженерии и научных расчётов. Соосновал Vizuara AI Labs (также участвовал
Vizuara — международная образовательная школа в сфере искусственного интеллекта, основанная выпускниками IIT Madras, MIT и Purdue University. Компания развивается при поддержке экосистемы MIT и стремится сделать качественное AI-образование доступным для студентов и специалистов по всему миру.Обучение в Vizuara построено по принципу «учись, создавая»: вместо изучения одной теории студенты работают над реальными проектами в области искусственного и
