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AI Agent 生产级落地与实践-Harness Engineering · Loop Engineering · Graph Engineering 【实操课】

HiroTan

某公司 多模态大模型负责人

老师是国内一线的人工智能和大模型算法专家。某公司，多模态大模型负责人，多年行业算法工作经验，专注于机器学习与大模型落地实践；对于国产芯片的大模型落地有丰富的实践经验，实战经验覆盖C端产品、B端产品、与硬件大模型落地方案。在技术层面，老师尤为擅长围绕人工智能领域的全线技术，研究方向包括多模态大模型，端侧边缘计算等。
曾任百度集团算法专家；

老师是国内一线的人工智能和大模型算法专家。某公司，多模态大模型负责人，多年行业算法工作经验，专注于机器学习与大模型落地实践；对于国产芯片的大模型落地有丰富的实践经验，实战经验覆盖C端产品、B端产品、与硬件大模型落地方案。在技术层面，老师尤为擅长围绕人工智能领域的全线技术，研究方向包括多模态大模型，端侧边缘计算等。 曾任百度集团算法专家；

课程费用

5800.00 /人

课程时长

2天

成为教练

课程简介

本课程旨在为学员提供 AI Agent 生产级落地的全面、深入指导，聚焦于 Harness Engineering、Loop Engineering 和 Graph Engineering 三大核心工程化方法论。通过两天共 12 小时的集中学习，学员将系统掌握 Agent 技术从理论到实践的关键环节，包括稳健的运行基座构建、持续迭代优化机制、复杂任务编排与知识表示，并结合丰富的行业案例，提升将 Agent 技术转化为实际业务价值的能力。

目标收益

1.掌握 Agent 三大工程化方法论：系统学习 Harness、Loop、Graph 三大核心方法论，建立从基座构建、迭代优化到任务编排的完整知识体系，能够独立设计和评估生产级 Agent 方案。
2.具备生产级 Agent 稳定性与安全性保障能力：掌握 Checkpoint 机制、重试熔断、长上下文管理、权限管控、数据脱敏、安全沙箱等关键工程实践，确保 Agent 系统在金融、医疗等强监管场景下的合规运行。
3.构建 Agent 持续迭代与优化的闭环体系：学会建立 AgentOps 监控体系、设计评估指标、构建数据飞轮，实现从“一次成功”到“可复用能力”的转变，持续提升 Agent 业务表现。
4.具备多 Agent 协作与复杂任务编排能力：掌握多 Agent 协同设计原则、DAG 任务流建模、知识图谱融合方法，能够针对复杂业务场景设计高效的多 Agent 协作方案。
5.获得可落地的 Agent 成熟度评估与场景筛选能力：学会使用 AI 工程化成熟度模型和“五维评估法则”，能够准确评估企业现状、筛选高价值场景并规划合理的 Agent 落地路径，避免资源浪费和早期踩坑。

培训对象

本课程面向已具备一定技术基础、希望将 AI Agent 技术从概念验证推进到生产级落地的专业人员，具体包括：
•AI 工程师：已有 LLM 应用开发经验，希望系统掌握 Agent 生产级工程化方法论，提升系统稳定性、安全性和可观测性能力。
•架构师：需要设计多 Agent 协作体系、任务编排流程和知识图谱融合方案，构建可扩展、高可靠的 Agent 架构。
•技术经理：负责团队 AI 技术路线规划，需要理解 Agent 工程化成熟度模型，制定从 POC 到规模化的落地策略。

课程大纲

第一天：Agent 工程化基石与持续迭代（6 小时）
【上午】AI Agent 基础与 Harness Engineering（3 小时） 		模块一：AI Agent 范式变革与核心概念（1 小时）
本节将深入探讨 AI 能力从感知智能、认知智能到行动智能的三次跃迁，特别是 Agentic AI 作为当前关键转折点的意义。我们将明确 Agent 的核心定义，剖析其感知、规划、行动、反思四大核心能力，并阐释大语言模型（LLM）如何赋能 Agent 实现自主完成任务。通过对比传统 AI 与 Agent 的差异，帮助学员建立前沿认知，避免“AI 不过如此”的误区。
•关键技术演进：Function Calling、Multi-Agent、Code Execution、Computer Use 等技术如何推动 Agent 能力边界的拓展。
•行业案例：某互联网巨头在智能客服场景中，如何从基于规则的对话系统演进到多模态 Agent，实现用户意图的精准理解与复杂任务的自主处理。

模块二：Harness Engineering——构建稳固的 Agent 运行基座（2 小时）
本节将重点讲解 Harness Engineering 的核心理念，即如何为生产级 Agent 系统构建一个稳固、可靠的运行基座。
•稳定性与可靠性保障机制：Checkpoint 机制、重试熔断策略、长上下文管理以及错误处理与恢复机制，确保 Agent 在复杂和长时间运行环境下的鲁棒性。
•安全与合规性设计：深入探讨 Agent 在金融、医疗、互联网等行业落地时必须考虑的安全与合规性要求，包括输入过滤、输出脱敏、权限管控、数据隐私保护以及人类审核节点的设计。
•可观测性与诊断：日志记录、实时监控、告警系统和分布式追踪工具（如 OpenTelemetry），帮助学员有效管理和维护生产级 Agent 系统。

最佳实践：
•容错设计：通过幂等性设计、事务性操作和补偿机制，确保 Agent 在异常情况下的数据一致性和任务连续性。
•安全沙箱：为 Agent 的代码执行和工具调用提供隔离环境，防止恶意行为和数据泄露。
•灰度发布与回滚：在生产环境中逐步引入新版本 Agent，并具备快速回滚能力，降低上线风险。

•案例分析：某金融机构在智能投研 Agent 部署中，如何通过 Harness Engineering 确保数据安全与结果可靠性，并满足监管审计要求。
【下午】Loop Engineering：驱动 Agent 持续进化的迭代闭环（3 小时） 模块三：Loop Engineering——Agent 持续进化的核心方法论（1.5 小时）
本节将介绍 Loop Engineering 作为驱动 Agent 持续进化的核心方法论，详细阐述 AgentOps 的实践。
•AgentOps 实践：建立全面的监控体系、设计有效的评估指标（任务成功率、响应时间、资源消耗、用户满意度等）以及实现 Agent 的快速迭代与优化流程。
•组织 AI 资产沉淀：强调从“一次成功”到“可复用能力”的转变，即如何将个人经验、团队规范和评测标准沉淀为可继承的组织 AI 资产。
•数据飞轮构建：通过自动化标注、效果评估、模型微调和数据回流机制，构建 Agent 的数据飞轮，驱动其能力螺旋式上升。
•A/B 测试与灰度发布：介绍 Agent 策略迭代与效果验证的常用方法，确保每一次优化都能带来实际的业务价值。

最佳实践：
•自动化评估体系：构建基于真实用户反馈和专家标注的自动化评估流水线，实现 Agent 性能的快速验证。
•小样本学习与持续微调：利用少量高质量数据对 Agent 进行持续微调，快速适应业务变化和新场景。
•人机协作反馈闭环：设计有效的人机协作机制，将人类专家的经验和判断融入 Agent 的学习和优化过程。

模块四：工程师角色转型与组织 AI 资产沉淀（1.5 小时）
本节将探讨在“半人马时代”（人 + AI > AI）下，工程师角色的根本性转变。
•角色重塑：工程师从代码执行者转向任务定义者、质量评估者和 Agent 管理者，架构师从设计系统到设计“人 + Agent 协作系统”。
•组织 AI 资产沉淀：三类关键沉淀对象——任务执行步骤与操作路径（SOP 的 Agent 化）、问题定义与边界条件、评估标准与质量判断依据（Eval 体系）。

•案例分析：某互联网大厂如何通过 Loop Engineering 提升研发效能，实现代码生成、测试补全和代码评审的自动化闭环，并沉淀大量可复用的 Agent 资产。
•行业洞察：头部企业如何通过“技术债 Agent 化”将历史遗留问题转化为 Agent 优化目标，实现技术债务的持续治理。
第二天：Agent 复杂任务编排与生产级落地（6 小时）
【上午】Graph Engineering：复杂任务编排与知识表示（3 小时） 		模块五：Graph Engineering——多 Agent 协同与任务编排（2 小时）
本节将从 Graph Engineering 的视角，探讨如何优化 Agent 间复杂任务的依赖管理与执行流。
•多 Agent 协同与编排：Agent 间的通信协议、协作机制、任务分解策略和冲突解决机制，以解决更复杂的业务问题。
•复杂任务流建模：利用图结构（如 DAG、状态机）来表示和优化 Agent 任务的依赖关系和执行流程。

最佳实践：
•中心化协调器设计：构建高效的 Agent 协调器，负责任务分配、状态同步和冲突仲裁。
•基于角色的 Agent 设计：为不同 Agent 分配明确的角色和职责，提升系统可维护性和可扩展性。
•动态任务编排：根据实时环境变化和 Agent 状态，动态调整任务执行顺序和协作策略。

•案例分析：某电商平台如何通过 Graph Engineering 实现跨部门多 Agent 协同，完成从用户需求分析到商品推荐、订单处理、售后服务的自动化流程。

模块六：知识图谱与 Agent 的深度融合（1 小时）
本节将探讨知识图谱如何作为 Agent 的“外部大脑”，增强其知识获取、表示和推理能力。
•知识图谱构建与表示：知识图谱的构建方法、知识表示技术（如 RDF、OWL）以及如何将知识图谱与 Agent 的记忆模块、规划模块相结合，有效解决“幻觉”问题。

•最佳实践：知识抽取与更新：自动化从非结构化数据中抽取知识并构建知识图谱，实现知识的实时更新。
•知识推理与问答：利用知识图谱进行复杂推理，为 Agent 提供更精准的决策支持和问答能力。

•案例分析：某智能客服 Agent 如何结合知识图谱，在金融领域理解复杂的金融产品关系和政策规定，为用户提供专业咨询。
【下午】Agent 生产级部署、评估与未来展望（3 小时） 模块七：Agent 生产级部署与运维优化（1.5 小时）
本节将分享 Agent 系统的生产级部署策略与运维实践。
•容器化部署：Docker、Kubernetes 容器化方案、弹性扩容、冷热分离的资源调度以及微服务架构设计。
•运维工具：可视化调参、A/B 测试和灰度发布等运维工具，支持 Agent 的持续优化和性能监控。
•可靠性与可观测性：再次强调 Harness Engineering 在部署运维中的重要性，确保 Agent 执行过程的监控、追踪与审计。
•金融行业特殊考量：私有化部署、国产模型与闭源模型竞争、权限控制、审计与回退机制等深入讨论。

最佳实践：
•DevOps for Agent：将 Agent 的开发、测试、部署和运维流程自动化，实现快速迭代和持续交付。
•成本优化：通过模型选择、推理优化和资源调度，有效控制 Agent 运行成本。

模块八：AI 工程化成熟度模型与高价值场景筛选（1 小时）
本节将介绍 AI 工程化成熟度模型，帮助企业评估自身 Agent 落地现状并规划落地路径。
•成熟度模型：L0 体验期 → L4 生态期，帮助企业评估自身 Agent 落地现状。
•五维评估法则：重复度 × 数据可得性 × 容错空间 × 业务价值 × 技术可行性，指导学员筛选高价值、低风险的 Agent 应用场景。
•行动建议：为高管团队提供启动 Agent 项目的三步建议：个人体验、团队场景识别与 POC 验证。
•案例分析：某制造企业如何通过成熟度模型评估，逐步将 Agent 应用于智能排产、质量检测和设备故障预测，实现生产效率和产品质量的双重提升。

模块九：Agent 技术前沿与未来展望（0.5 小时）
第一天：Agent 工程化基石与持续迭代（6 小时）
【上午】AI Agent 基础与 Harness Engineering（3 小时）
模块一：AI Agent 范式变革与核心概念（1 小时）
本节将深入探讨 AI 能力从感知智能、认知智能到行动智能的三次跃迁，特别是 Agentic AI 作为当前关键转折点的意义。我们将明确 Agent 的核心定义，剖析其感知、规划、行动、反思四大核心能力，并阐释大语言模型（LLM）如何赋能 Agent 实现自主完成任务。通过对比传统 AI 与 Agent 的差异，帮助学员建立前沿认知，避免“AI 不过如此”的误区。
•关键技术演进：Function Calling、Multi-Agent、Code Execution、Computer Use 等技术如何推动 Agent 能力边界的拓展。
•行业案例：某互联网巨头在智能客服场景中，如何从基于规则的对话系统演进到多模态 Agent，实现用户意图的精准理解与复杂任务的自主处理。

模块二：Harness Engineering——构建稳固的 Agent 运行基座（2 小时）
本节将重点讲解 Harness Engineering 的核心理念，即如何为生产级 Agent 系统构建一个稳固、可靠的运行基座。
•稳定性与可靠性保障机制：Checkpoint 机制、重试熔断策略、长上下文管理以及错误处理与恢复机制，确保 Agent 在复杂和长时间运行环境下的鲁棒性。
•安全与合规性设计：深入探讨 Agent 在金融、医疗、互联网等行业落地时必须考虑的安全与合规性要求，包括输入过滤、输出脱敏、权限管控、数据隐私保护以及人类审核节点的设计。
•可观测性与诊断：日志记录、实时监控、告警系统和分布式追踪工具（如 OpenTelemetry），帮助学员有效管理和维护生产级 Agent 系统。

最佳实践：
•容错设计：通过幂等性设计、事务性操作和补偿机制，确保 Agent 在异常情况下的数据一致性和任务连续性。
•安全沙箱：为 Agent 的代码执行和工具调用提供隔离环境，防止恶意行为和数据泄露。
•灰度发布与回滚：在生产环境中逐步引入新版本 Agent，并具备快速回滚能力，降低上线风险。

•案例分析：某金融机构在智能投研 Agent 部署中，如何通过 Harness Engineering 确保数据安全与结果可靠性，并满足监管审计要求。
【下午】Loop Engineering：驱动 Agent 持续进化的迭代闭环（3 小时）
模块三：Loop Engineering——Agent 持续进化的核心方法论（1.5 小时）
本节将介绍 Loop Engineering 作为驱动 Agent 持续进化的核心方法论，详细阐述 AgentOps 的实践。
•AgentOps 实践：建立全面的监控体系、设计有效的评估指标（任务成功率、响应时间、资源消耗、用户满意度等）以及实现 Agent 的快速迭代与优化流程。
•组织 AI 资产沉淀：强调从“一次成功”到“可复用能力”的转变，即如何将个人经验、团队规范和评测标准沉淀为可继承的组织 AI 资产。
•数据飞轮构建：通过自动化标注、效果评估、模型微调和数据回流机制，构建 Agent 的数据飞轮，驱动其能力螺旋式上升。
•A/B 测试与灰度发布：介绍 Agent 策略迭代与效果验证的常用方法，确保每一次优化都能带来实际的业务价值。

最佳实践：
•自动化评估体系：构建基于真实用户反馈和专家标注的自动化评估流水线，实现 Agent 性能的快速验证。
•小样本学习与持续微调：利用少量高质量数据对 Agent 进行持续微调，快速适应业务变化和新场景。
•人机协作反馈闭环：设计有效的人机协作机制，将人类专家的经验和判断融入 Agent 的学习和优化过程。

模块四：工程师角色转型与组织 AI 资产沉淀（1.5 小时）
本节将探讨在“半人马时代”（人 + AI > AI）下，工程师角色的根本性转变。
•角色重塑：工程师从代码执行者转向任务定义者、质量评估者和 Agent 管理者，架构师从设计系统到设计“人 + Agent 协作系统”。
•组织 AI 资产沉淀：三类关键沉淀对象——任务执行步骤与操作路径（SOP 的 Agent 化）、问题定义与边界条件、评估标准与质量判断依据（Eval 体系）。

•案例分析：某互联网大厂如何通过 Loop Engineering 提升研发效能，实现代码生成、测试补全和代码评审的自动化闭环，并沉淀大量可复用的 Agent 资产。
•行业洞察：头部企业如何通过“技术债 Agent 化”将历史遗留问题转化为 Agent 优化目标，实现技术债务的持续治理。
第二天：Agent 复杂任务编排与生产级落地（6 小时）
【上午】Graph Engineering：复杂任务编排与知识表示（3 小时）
模块五：Graph Engineering——多 Agent 协同与任务编排（2 小时）
本节将从 Graph Engineering 的视角，探讨如何优化 Agent 间复杂任务的依赖管理与执行流。
•多 Agent 协同与编排：Agent 间的通信协议、协作机制、任务分解策略和冲突解决机制，以解决更复杂的业务问题。
•复杂任务流建模：利用图结构（如 DAG、状态机）来表示和优化 Agent 任务的依赖关系和执行流程。

最佳实践：
•中心化协调器设计：构建高效的 Agent 协调器，负责任务分配、状态同步和冲突仲裁。
•基于角色的 Agent 设计：为不同 Agent 分配明确的角色和职责，提升系统可维护性和可扩展性。
•动态任务编排：根据实时环境变化和 Agent 状态，动态调整任务执行顺序和协作策略。

•案例分析：某电商平台如何通过 Graph Engineering 实现跨部门多 Agent 协同，完成从用户需求分析到商品推荐、订单处理、售后服务的自动化流程。

模块六：知识图谱与 Agent 的深度融合（1 小时）
本节将探讨知识图谱如何作为 Agent 的“外部大脑”，增强其知识获取、表示和推理能力。
•知识图谱构建与表示：知识图谱的构建方法、知识表示技术（如 RDF、OWL）以及如何将知识图谱与 Agent 的记忆模块、规划模块相结合，有效解决“幻觉”问题。

•最佳实践：知识抽取与更新：自动化从非结构化数据中抽取知识并构建知识图谱，实现知识的实时更新。
•知识推理与问答：利用知识图谱进行复杂推理，为 Agent 提供更精准的决策支持和问答能力。

•案例分析：某智能客服 Agent 如何结合知识图谱，在金融领域理解复杂的金融产品关系和政策规定，为用户提供专业咨询。
【下午】Agent 生产级部署、评估与未来展望（3 小时）
模块七：Agent 生产级部署与运维优化（1.5 小时）
本节将分享 Agent 系统的生产级部署策略与运维实践。
•容器化部署：Docker、Kubernetes 容器化方案、弹性扩容、冷热分离的资源调度以及微服务架构设计。
•运维工具：可视化调参、A/B 测试和灰度发布等运维工具，支持 Agent 的持续优化和性能监控。
•可靠性与可观测性：再次强调 Harness Engineering 在部署运维中的重要性，确保 Agent 执行过程的监控、追踪与审计。
•金融行业特殊考量：私有化部署、国产模型与闭源模型竞争、权限控制、审计与回退机制等深入讨论。

最佳实践：
•DevOps for Agent：将 Agent 的开发、测试、部署和运维流程自动化，实现快速迭代和持续交付。
•成本优化：通过模型选择、推理优化和资源调度，有效控制 Agent 运行成本。

模块八：AI 工程化成熟度模型与高价值场景筛选（1 小时）
本节将介绍 AI 工程化成熟度模型，帮助企业评估自身 Agent 落地现状并规划落地路径。
•成熟度模型：L0 体验期 → L4 生态期，帮助企业评估自身 Agent 落地现状。
•五维评估法则：重复度 × 数据可得性 × 容错空间 × 业务价值 × 技术可行性，指导学员筛选高价值、低风险的 Agent 应用场景。
•行动建议：为高管团队提供启动 Agent 项目的三步建议：个人体验、团队场景识别与 POC 验证。
•案例分析：某制造企业如何通过成熟度模型评估，逐步将 Agent 应用于智能排产、质量检测和设备故障预测，实现生产效率和产品质量的双重提升。

模块九：Agent 技术前沿与未来展望（0.5 小时）

课程费用

5800.00 /人

课程时长

2天

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