企业级 AI Agent 工程化实战课程发布，涵盖 SDD 规范驱动开发与 RAG 项目实践

近日，一套名为“Harness Engineering”的企业级 AI 工程实战课程大纲引发开发社区关注。该课程体系专注于解决大模型（LLM）在落地过程中的工程化难题，提出了一套包含信息层、约束层和自动化层的完整架构方案。课程内容涵盖了从 AI 工程范式跃迁、上下文工程、持久化记忆到 Agent 角色分工等核心概念，并深入剖析了 OpenAI、Anthropic 等行业巨头的工程实践案例。在开发方法论上，课程重点介绍了 SDD（规范驱动开发），旨在通过编写规范来指导多 AI 协同工作，从而提升代码质量与开发效率。实战部分包括“Codex”RAG 智能客服系统的全流程开发演示，涉及国产大模型接入、向量数据库检索、知识库管理及工作流编排等具体技术环节，为开发者提供了从理论架构到代码实现的端到端参考。

事件分析

💡 核心观点：AI 开发正从单纯的模型调用演进为系统架构设计，规范驱动开发（SDD）或将成为构建高可用企业级 Agent 的核心范式。