哈佛新课 CS2680:从 Claude Code 一路教到 KV Cache 与量化

CurieuxExplorer · x · 2026-10-12

哈佛工程与应用科学学院推出新课程 CS2680 Modern AI Systems: Agents and System Optimizations(2026 秋季)，围绕一个核心问题展开：一个现代 AI Agent 是如何从应用层一路跑到底层系统的？

• 课程结构：上半部分讲 LLM 与 Agent——使用 Claude Code、设计自己的 Agent、Agent 架构与用例；下半部分讲推理服务栈——batching、调度、routing、KV cache 与前缀复用、量化、speculative decoding。
• 5 个作业层层递进：全部围绕同一个 Agent 系统往下拆，先用工具观察 Agent 工作过程(Mads-Lens1)，再自己搭 Agent loop(Mads-Loop)，接着做 token 成本优化(Mads-Opt)，最后自建 harness 并一路优化到推理层，还要自己部署开源权重模型。
• 其他信息：课程扩容到 80 人，无需考试，以 5 个作业加期末项目评分；允许旁听(classroom 有空位即可)，但旁听生不提供算力资源。先修要求 CS61 和一门研究生级系统课，需熟悉 Python 与 PyTorch。

被推荐为做 Agent、Harness 或 AI Infra 的实用课程表。注：帖子配图为 AI 生成的课程插画，与课程实际内容(Blackboard 显示的是另一门「Computational Literacy for All」)无关，以课程官网信息为准。

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