斯坦福 CS329Z: Engineering AI Agents 课程资料全面公开

斯坦福新课程 CS329Z: Engineering AI Agents 的全部资料开始公开：讲座录像正逐日上传至 Stanford Online 的 YouTube 频道，两份作业仓库也已开放，均采用 MIT 许可。课程核心是从单一大模型转向复合系统，课表覆盖 Agent 结构、RAG、工具、记忆、多智能体、优化、评测、安全、编程 Agent 和主动式 Agent，并安排了 Terminal-Bench、SWE-bench 的嘉宾课，以及 Andrew Ng 的对谈。 HW1 由 Michael Ryan 设计，禁止使用现成 Agent 框架，要求只靠对话补全接口和自己写的代码搭建 Agent Harness：先在真实公司邮件语料上从零实现 BM25 检索和多跳问答，再补上工具调用循环、上下文压缩、跨会话记忆、人工审批和防护。参考实现跑完实时测试约 0.05 美元，评估再加约 0.18 美元。HW2 由 John Yang 设计，基于 Harbor 框架制作 Terminal-Bench 风格的评测任务，学生需跑通 HumanEval、SWE-bench Verified、Terminal-Bench 2.1，并自拟一道含验证器的任务让 mini-SWE-agent 尝试五次，自拟任务占 70 分。 对开发者来说，HW1 意味着用不到 5 美元的 API 额度就能在家复刻一套类似 Claude Code 的系统，整套课程相当于一份开源的 Agent 工程教材，比多数只讲概念的公开课更贴近实操。