Production AI and Engineering Team Design: InfoQ’s November Certification Cohorts
TL;DR · AI 摘要
InfoQ将于2026年11月推出AI工程与团队设计认证课程，涵盖检索增强生成、代理设计、团队效能评估等实践内容。
核心要点
- 11月12日Adi Polak课程聚焦RAG与Graph RAG对比分析
- Lan Chu课程包含10,000文档RAG系统实战案例
- Olimpiu Pop课程探讨AI时代团队绩效评估体系
结构提纲
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思维导图
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- InfoQ认证课程
- AI工程课程
- RAG系统设计
- 代理架构
- 团队设计课程
- AI协作流程
- 绩效评估
- 讲师资源
- Adi Polak
- Lan Chu
金句 / Highlights
值得收藏与分享的关键句。
Lan Chu课程基于10,000文档RAG系统实战经验
Adi Polak将对比Vector Retrieval与Graph RAG技术方案
Olimpiu Pop课程关注AI时代团队绩效评估指标设计
生产AI与工程团队设计：InfoQ 11月认证课程 - InfoQ
InfoQ 首页 News 生产AI与工程团队设计：InfoQ的11月认证课程
AI、机器学习与数据工程
QCon旧金山（11月16-20日）：深度技术会议。改变你思维方式的同行对话。
生产AI与工程团队设计：InfoQ的11月认证课程
2026年10月26日 2分钟阅读
作者：
- Artenisa Chatziou
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InfoQ公布了2026年11月启动的三门在线认证课程详情：11月12日（太平洋标准时间）Adi Polak主讲的AI工程课程，11月13日（欧洲中部时间）Lan Chu主讲的AI工程课程，以及11月17日Olimpiu Pop主讲的高绩效团队课程。这些课程涵盖工程工作的不同领域，从可靠检索与代理编排到交付依赖、人机责任划分以及团队绩效评估。
生产AI：检索、代理与运营证据
AI应用涉及的不仅是模型选择。检索可能产生过时或不完整的上下文；更自主的代理需要控制与验证的决策；共享AI基础设施则引发所有权和推理成本的问题。InfoQ认证AI工程课程通过检索增强生成（RAG）、上下文与记忆管道、代理设计、AI基础设施、评估和可靠性等方面的工作，覆盖这些关键决策。
Adi Polak（《使用Spark扩展机器学习》作者，曾构建机器学习和实时流处理管道的工程负责人）将主持11月12日的课程。她的课程大纲使用QCon的上下文工程材料，对比向量检索与图RAG，探讨代理如何共享状态和上下文。后续周次将涉及编排、控制、推理网关和发布就绪评估。
Lan Chu（拥有七年构建生产数据和机器学习系统经验的首席工程师）将主持11月13日的课程。她的课程大纲基于她在QCon伦敦的案例研究，该研究涉及一个基于超过10,000份文档构建、被300多人使用的RAG系统。课程内容包括追踪检索和索引决策、对比向量检索与图RAG、评估单代理与多代理设计，并选择生产就绪检查。每个课程均遵循讲师发布的课程大纲，而非统一的练习集。
AI改变工作流时的团队设计
提高代码生产速度不一定缩短交付时间。评审、批准、基础设施依赖或返工可能成为瓶颈。引入AI代理也会改变谁来准备上下文、评审输出以及对决策负责。InfoQ认证高绩效团队课程将探讨这些互动，作为团队运营模型的一部分。
11月17日小组由Olimpiu Pop主持，他是InfoQ播客的联合主持人，拥有20年软件架构、工程管理和技术领导经验。参与者将探讨团队边界和交付流程，绘制依赖关系图，考虑将AI任务与人类判断相结合，并评估熟悉的输出指标是否仍然具有信息价值。小组最终成果是构建并展示一个目标运营模型，将责任划分、交付流程、AI角色和度量标准联系起来。
与其他公司从业者共同决策
这些小组将其他公司的高级工程师和架构师聚集在一起，将QCon演讲内容应用于当前的工程决策。参与者通过实时在线会议与导师协作，讨论不同方法背后的约束条件，并将应用材料后的结果反馈给小组。会议内容不会被录制。每个小组每周包含4小时实时课程，外加最多2小时的独立工作。认证取决于参与度和相关最终成果的成功完成；部分优秀作品可能被考虑发表在InfoQ上，但出版并非自动过程。
完整的日期、导师专属课程大纲和参与详情请访问InfoQ在线认证计划官网。
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#### Artenisa Chatziou
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#### 本内容属于AI、机器学习与数据工程主题
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