DSPy 相关 AI 资讯 · AITOP · AI热报

9月3日

10:56

10:56

shao__meng@shao__meng

精选76°

斯坦福大学将于2026年秋季开设CS 329Z课程，主题为"工程AI智能体"。课程由三位讲师共同授课，包括斯坦福NLP教授Diyi Yang、DSPy核心贡献者Michael Ryan和软件工程Agent领域研究者Jason Yang。课程涵盖从LLM流水线到自主Agent的构建，重点解决分解、数据和评估三大工程挑战。课程分为五个模块，包括构建基元、框架与设计模式、优化、数据与评估以及安全与前沿。

技巧 CS 329Z DSPy SWE-agent

推荐理由：斯坦福三位大牛联手教AI智能体工程，从零构建到系统评估，全是干货。

7月22日

12:40

12:40

官方账号arXiv cs.AI@Daniel Pearson, Sidney Shapiro, Emiliano Sebastian Gonzalez Venegas, Sanad Al-Khatib, Aurora Pinzón Arzola

该论文介绍了基于LangGraph的三种可执行工作流方案：SQL分析带修复循环、智能体RAG带证据门控、人工在环策略审查带中断恢复。每种方案展示了类型化状态、条件路由、确定性工具、重试、中断和检查点恢复的组合方式。论文还对比了LangGraph与ReAct、SDK循环、DSPy等方法的适用场景，强调LangGraph适用于需要显式结构的工作流，而非通用默认选项。每份实践方案均说明了何时LangGraph值得额外结构，以及如何使路由、暂停和审计追踪成为显式产品行为。

技巧 LangGraph DSPy ReAct

推荐理由：这篇论文给了三个LangGraph实操例子，告诉你什么时候用它比ReAct或DSPy更合适，特别适合跑长时间有状态的业务流程。

7月3日

03:19

03:19官方账号Simon Willison’s Weblog（博客/媒体）

精选

Simon Willison用Claude Fable 5通过DSPy自动化优化Datasette Agent的SQL系统提示。测试使用GPT 4.1 mini和nano，发现基线提示中由于schema只列表名、缺少列名，导致模型猜测列名并触发错误重试循环。改进方向包括在提示的schema listing中加入列名、调整“不要重复调用describe_table”的措辞。该研究展示了DSPy在提示优化中的实际应用。

技巧 DSPy Datasette Agent Claude Fable 5

推荐理由：Simon用DSPy自动调教Datasette Agent的SQL提示，发现了具体bug和优化方向，省去手动试错。

5月27日

10:08

10:08

官方一手arXiv: OpenAI@Nafiseh Kahani, Mojtaba Bagherzadeh

精选

多智能体系统日益依赖显式工作流结构（如智能体、工具、访问规则和委托路径），但现有评估主要依赖端到端任务成功率或最终响应质量，难以验证这些声明结构是否真正被测试覆盖。该论文提出一种结构测试方法，将工作流表示为类型化协调图，推导覆盖义务（如可达智能体、允许/限制工具边、委托边），并利用DSPy生成可执行场景。在10个基准测试中，该方法成功覆盖了54/75的允许工具义务和36/48的委托义务，并发现了23/248的限制工具违规。结果表明，结构覆盖为多智能体工作流测试提供了有用的充分性层，能揭示声明结构是否被实际执行。

论文多智能体系统结构测试工作流覆盖

推荐理由：多智能体系统测试长期依赖端到端指标，这篇论文给出了可落地的结构覆盖方法，做AI工作流测试的团队可以直接参考其DSPy实现来补全测试盲区。