SoftPracticeБлог
Войти
← Все практикумы

03 · LLM-агенты

Создание agent harness

Заказчик
«Нева-Ремонт», отделка офисов
Вы делаете
ИИ-помощника сметчика

Пишете код вокруг модели: какие инструменты ей доступны, когда остановиться, что сохранить и как заметить регрессию. Модель предлагает — harness решает.

Маршрут

6 заданий

Время

около 14 ч

Бесплатно

первые 2

около 4 ч работы с проверкой и рецензией

Уровень: middle. Нужно уметь: уверенно писать на Python, подменять зависимости в тестах pytest, работать с Git, читать JSON и делать простые HTTP-вызовы

Начать бесплатно · Python

Чему научитесь

  • Строить цикл модели и инструментов с проверкой вызовов
  • Собирать контекст и не выдавать догадку за факт
  • Сохранять состояние и замечать регрессии по трассам

Что будет к концу практикума

Помощник сметчика с ИИ-моделью в вашем Git-репозитории: код, который проверяет каждое действие модели, сохраняет черновики между запусками, даёт сотруднику утвердить смету и ведёт журнал шагов для поиска регрессий. Ваши тесты и сценарии проверяют ключевые случаи: что модель вправе сделать и где harness её останавливает.

Задания по порядку

Задания развивают один Git-репозиторий: следующее приходит через softpractice update поверх вашего принятого решения. Отдельный проект получает только задание с пометкой «новый проект». Код вы пишете локально, в своём редакторе. Под названием каждого задания — навык, который оно тренирует.

Задания 1–2 — бесплатно

Без подписки: каждое решение проходит тесты и получает рецензию по вашему коду.

  1. 1Поиск работы через инструментПисать цикл «модель предлагает — код решает»: выполнять только разрешённый поиск, не принимать выдуманные моделью данные и всегда останавливаться.1,5 ч
  2. 2Несколько разрешённых источниковПодключать к модели несколько источников данных: проверять имя и аргументы каждого вызова и превращать сбой источника в понятный итог, а не в падение.2,5 ч

Дальше — по подписке

Подписка открывает остальные задания и весь каталог практикумов.

  1. 3Неполная заявка и происхождение сведенийОтличать то, что сказал клиент, от того, что проверил сотрудник, и задавать уточняющий вопрос, когда для сметы не хватает данных.2 ч
  2. 4Сохранение черновика и продолжение после паузыСохранять черновик сметы между запусками программы и продолжать работу по ответу клиента, опираясь на сохранённые данные, а не на догадки.2,5 ч
  3. 5Расчёт позиции и утверждение ревизииСчитать стоимость обычным кодом, а не моделью, и давать сотруднику утвердить именно ту версию сметы, которую он видел.2,5 ч
  4. 6Структурированная трасса и регрессияЗаписывать каждый шаг агента в структурированный журнал и по нему проверять, не изменилось ли поведение после смены модели.3 ч

Начните с первых 2 заданий бесплатно

Зарегистрируйтесь, установите CLI и скачайте starter-проект. Если формат подойдёт, подписка откроет продолжение.

Начать бесплатно · Python