学习工具设计、MCP 接入和智能体互通，适合连接外部能力的开发者。
48 条精选 · 入门 12 · 按推荐学习顺序：越基础、直观越靠前，越系统、深入越靠后
Zorost Intelligence AI Lab 发布的一套免费、自定进度的 24 周 AI 工程课程仓库，采用 MIT 许可，无需注册。内容覆盖 Python、机器学习、LLM、RAG、微调、Agent 与 MCP，以及 Azure、Vertex、Bedrock 和 Databricks 等平台，包含 43 个可运行的 notebook 和一个贯穿全程的案例研究。README 提供克隆安装步骤，并指引编程或 AI 新手先阅读 START-HERE.md。
Stanford CS146S：The Modern Software Developer
斯坦福大学 CS146S 课程网站，主题是 AI 原生软件开发。课程描述说明 LLM 使软件开发从以手工编码为主转为开发者与编码智能体协作，内容涵盖 MCP、agent skills、规格驱动开发（spec-driven development）、循环工程和“软件工厂”等实践与技术，以及为智能体提供上下文与能力、把产品需求转成可执行规格、设计人机共同规划构建评估改进的迭代流程。课程为 3 学分，先修要求为相当于 CS111/CS161 的编程经验，建议具备 CS221/229 背景，包含动手作业、项目和业界从业者讲座。
Enhance agents with autonomous capabilities
Microsoft Learn 上的学习路径，含 3 个模块，属中级水平，产品为 Microsoft Power Platform 与 Microsoft Copilot Studio，面向应用制作者。内容为使用 Copilot Studio 配置智能体以实现自主行为，包括把智能体流创建为工具、为智能体设置事件触发器等技能；场景设定为解决方案设计者构建尽量少需人工干预的智能体。先修要求为具备在 Copilot Studio 构建自定义智能体的经验，以及构建 Power Automate 云流或智能体流的经验。适合已在 Copilot Studio 有智能体开发经验、想进一步配置自主行为的应用制作者。
SonarQube + OpenAI: Agentic Development — Killian Carlsen-Phelan, Sonar
一个会议工作坊视频。演讲者用一个预埋硬编码 API 密钥、SQL 注入路径等问题的 Python 小项目演示流程：用 SonarQube 扫描并把结果带入 Codex，让智能体修复存在漏洞的查询（把字符串拼接改为参数化查询），再通过验证钩子重新检查被修改的代码，把安全反馈放进编码循环。现场搭建了 SonarQube Cloud、其 CLI、插件和 MCP 服务器，展示秘密检测钩子拦截提示词中的伪造凭据、问题列表技能为智能体提供证据、上下文增强在生成前提供编码指引，以及智能体式分析实时检查改动。问答涉及钩子如何被绕过、哪些步骤在本地或容器中运行、哪些功能依赖组织权限。