CMU11-768
- 难度
- 中阶
- 形式
- 大学课程
- 语言
- 英文
- 规模
- 27 个课节
- 内容费用
- 免费
- 动手
- 需要动手环境
使用限制
课件公开；动手实验需要模型 API。
- 练习与作业
- 模型 API 密钥（可能产生费用）
学完你能
- LLM Agent 基础
- 工具调用与多步规划
- Agent 训练与评估
- 安全与可靠性
- 人机交互
适合你吗
适合
具备 Python、机器学习和 LLM 基础，想系统学习 AI Agent 构建的学习者。
暂不适合
还没有机器学习与 LLM 基础的人；需要作业批改或完整录像的校外学习者。
需要先会
本站建议：Python 编程、机器学习和 LLM 基础；正式选课条件以课程说明为准。
课程特点
- 内容侧重
- 按内容目录判断
- 练习与项目
- Assignment 1 Harness（https://github.com/cmu-agents/assignment-1）、Assignment 2 Eval（https://github.com/cmu-agents/assignment-2）、Assignment 3 Training 与半学期2–4人研究项目；作业3尚未提供仓库链接，不能猜测。先读各仓库README再配置依赖与模型预算，环境自检不得调用付费模型。 Assignment 1 Harness/Assignment 2 Eval 的真实模型接口需要所选供应商账号与 API 密钥；在确认调用费用和外部数据范围前，只做本地 JSON 工具检查。后续训练的 GPU 型号/显存取决于作业和模型，当前不承诺普通电脑能训练。
- 学习时长
- 27 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
- 免费课程讲义 PDF 与课堂录像（YouTube）公开免费；作业提交和校内平台需 CMU 账号
来源与使用须知
- 原始资源
- CMU 11-768 收录版本：2026 秋
- 收录时间
- 本站首次收录 2026-10-10
- 指南参考
- 官方课节顺序及材料入口
版权与转载
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