返回资源列表

Stanford CS329Z

Stanford CS329Z:Engineering AI Agents(2026 秋)

分解问题,组合 LLM、检索器与工具,并设计评测与数据流程。

打开官方课程
难度
见前置条件
形式
大学课程
语言
英文
规模
19 个课节
内容费用
免费
动手
需要动手环境

使用限制

公开数据与环境已实测可加载;真实模型任务需要自己的 API 密钥。

练习与作业
OpenRouter 等模型 API 密钥(会产生费用)

学完你能

  • 分解问题,组合 LLM、检索器与工具,并设计评测与数据流程

适合你吗

适合

已具备 Python 或其他编程语言、LLM 与 API 基本概念基础,想系统学习工具调用与工作流、Agent 评测的学习者。

暂不适合

前置知识不足、需要作业批改或学分证书的人:公开旁听一般不含批改、考试和证书,部分视频也可能不公开。

需要先会

建议先具备:Python 或其他编程语言、LLM 与 API 基本概念(本站建议)。正式选课要求见原站 syllabus。

课程特点

内容侧重
按内容目录判断
练习与项目
两次编程作业(HW1 在公开 GitHub 仓库发布,HW2 待发布)加整学期项目(提案、中期演示、论文视频、期末演示)。作业有本地测试:uv run pytest 为确定性测试,uv run pytest -m live -s 调用真实模型并打分、会产生费用。提交方式页面未说明,项目和评分面向选课学生;外部学习者可完成作业并用本地测试自评,项目可自选题目实践。
学习时长
19 个课节原站未给出统一学习时长;实际用时取决于已有基础。
内容费用
免费各讲幻灯片 PDF 与阅读材料公开免费;作业提交与课程平台需 Stanford 账号

来源与使用须知

原始资源
Stanford CS329Z 收录版本:2026 秋
收录时间
本站首次收录 2026-10-10

版权与转载

  • MIT:代码可自由使用和修改,需保留版权声明;适用范围以原站说明为准,第三方材料可能另有条款。原站说明
  • 其余材料未标明许可:仅供个人学习,转载、修改或商用前请先联系原作者。
  • 本站只提供原始链接和学习指南,不转载、不镜像课程材料;引用时请注明原作者与出处。