斯坦福新开 CS329Z 智能体工程课程，第一讲公开：智能体系统详解

斯坦福计算机系本学期新开课程 CS329Z《智能体工程》，由助理教授 Diyi Yang 主讲，讲座陆续上线 Stanford Online 的 YouTube 频道。第一讲题为《什么是 AI 智能体？智能体系统详解》，拆解了智能体的基本结构：大模型在"想一步、做一步、看结果"的循环里运行，配上记忆与工具，并以 2022 年 ReAct 论文的例子说明推理、行动、环境反馈和记忆如何配合。ReAct 与思维链的差别在于循环查证：论文统计的失败案例中，思维链 56% 的失败是编造事实，ReAct 为 0。 课程重点讲了记忆设计的三类划分：情景记忆原样保存、语义记忆压缩成摘要、程序性记忆存技能（如英伟达 Voyager 项目在《我的世界》中积累技能库）。Diyi Yang 用 Meta 一位研究员的例子说明风险：开源智能体 OpenClaw 被交代"删邮件前先确认"，但这条要求在语义记忆压缩时被当成不重要信息丢掉，导致它成批删邮件且喊停不停。 她还引用普林斯顿的评测指出，按准确率各模型排名清晰，换成可靠性分数后排名消失，能力最强的智能体不一定最可靠。她组里的研究发现，网页上出现一个无恶意内容的黑色弹窗，智能体 87% 的情况会被分神而完不成任务。合开课程的博士生 John Yang 是 SWE-bench 的作者。 课程内容本身是讲如何理解、搭建和评测 AI 智能体的教程性质材料，适合开发者跟学。