课程深入
Stanford CS224V：智能体式 AI（2026 秋）
斯坦福大学 CS224V“Agentic AI”2026 年秋季课程日程页，按日期列出每次课的主题、说明、相关事件与截止时间。已列出的内容包括 9/23 课程导论（如何把会幻觉的 LLM 变成可靠智能体、面向读写与检索的 LLM 算法、可问责 AI）、9/28 知识整理（STORM/Co-STORM 系统，作业 1 发布）、9/30 研究项目选题（AOS 架构、领域智能体等）、10/5 可问责 AI（SMT 约束式检索，SatIR、VERDICT 系统，作业 1 截止）以及 10/7 学生项目选题等。
- 分级
- 值得看
- 收录时间
- 2026-10-29
- 语言
- 英文
- 规模
- 17 次授课
- 动手
- 2 次作业 · 期末项目
学完你能
- 理解把 LLM 变成有用、可信赖 agent 的设计思路与计算思维
- 掌握面向开放域知识整理的研究式检索与阅读方法（STORM / Co-STORM）
- 用 SMT 与约束满足式检索实现可问责的高召回高精度决策
- 构建无幻觉的 RAG 对话系统并做事实性与评估方法设计
- 用 ReAct 等 agent 以自然语言查询知识库、图与混合结构数据
- 完成并展示一个 agentic AI 研究项目
适合你吗
适合
- 想研究 LLM agent 与深度研究系统的学生
- 对可问责决策、RAG 事实性、知识检索感兴趣的学习者
- 准备做课程研究项目并需要选题与系统案例参考的人
暂不适合
- 只想学习 LLM 入门基础、不涉及 agent 系统设计的人
- 希望完全自定进度、不需要项目与作业安排的人
需要先会
材料未说明先修要求；内容涉及语义解析、逻辑约束与数据库查询，需具备相关背景。
课程特点
- 内容侧重
- 以 LLM 为基础的可信赖 agent 设计：知识检索与整理、可问责决策、抑制幻觉、任务型与编码 agent。
- 练习与项目
- 两次作业（Homework 1、Homework 2）、项目提案与提案展示、期末项目展示；讲义以 PDF 形式提供。
- 投入时间
- 每周约两次课，学期自 9/23 至 12/2；具体每讲时长与总学时材料未给出。
内容覆盖
- Introduction：从幻觉到可用可信的 agent
- Knowledge Curation：STORM / Co-STORM
- Research project ideas：AOS 架构与 harness
- Accountable AI: SMT：SatIR、VERDICT
- Student project ideas：初步项目提案
- Constraint Satisfaction Based Retrievers：SatIR（一）
- Constraint Satisfaction Based Retrievers + 小组提案展示
- How to RAG without hallucination：WikiChat
- Project Proposals：小组提案展示
- ReAct Agents 查询知识库与图：SPINACH、DataTalk
- Agentic Data-Driven Research：DataSTORM
- Querying Hybrid（结构化与非结构化）Data：SUQL
- Long-Context Long-Horizon Deep Researcher：SLIDERS
- Minimizing hallucination in task-oriented agents：Genie Worksheet
- Coding Agents：编码 agent 的构成与 harness 优化
- VLMs for Transcription：历史文献转写
- Training LLMs：指令跟随模型与训练数据
- Project Presentations：期末项目展示