Stanford 新开 CS329Z:把 Agent Engineering 讲成一门工程课
udmrzn · x · 2026-09-04
Stanford 2026 秋季新课 CS329Z: Engineering AI Agents（讲师 Diyi Yang、Michael Ryan、John Yang）公开了课程大纲,转发者对课程框架做了深入解读。
- 主线:从单体 LLM 到复合 AI 系统再到自主 agent,核心工程问题被概括为 Decomposition、Data、Evaluation 三件事。
- 课程结构:RAG、Tool Use、MCP、Agent Framework 等基础能力放在前半程;后半程讲 Agent Data、Trajectory、Memory、Optimization、Evaluation、Coding Agent、Long-running Agent 与 Reliability,Evaluation 连续讲两周。
- 作业设计:第一次作业从零搭 Agent;第二次直接是评估一个 Agent——自己设计 benchmark、grader、LLM-as-Judge 和 error analysis。
- 亮点细节:课程专门讲 pass@k 与 pass^k 的区别——前者是「多试几次成功一次」,后者是「连续多次都成功」,对应 agent 两种完全不同的可靠性。
- Multi-Agent 一节很克制:讲 orchestration、handoff、collaboration 的同时专门讨论协调失败与错误传播,reading 里还放了《Don't Sleep on Single-agent Systems》。
转发者认为这门课可视为 Stanford 对 2026 年 Agent 技术栈的一次切片:RAG、工具调用正变成底座,真正值得深挖的是数据、评估与可靠性工程。
所属事件:斯坦福今秋首开 CS329Z：从零工程化 AI 智能体(7 条相关)→
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