从零开始真正把 AI Agent 工程化，而不是只会调框架。
课程核心：
•从单体大模型 → 复合 AI 系统 → 自主 Agent 的完整工程路径
•必学模块：RAG 从零实现、Tool Use、Agent Design Patterns（ReAct / Plan-Execute / Reflection）、Memory、Multi-Agent、Prompt/权重优化
•重中之重：Evals（评估）——怎么设计能真正挑战前沿模型的评估体系
•HW1：自己手写一个 Agentic Harness
•HW2：创造 novel evaluations
最终项目：做自己的自定义 Agent 应用
最大亮点： 不是教你“怎么用 LangChain/DSPy”，而是先让你把底层组件亲手写一遍，再理解框架到底抽象了什么、牺牲了什么。
课程官网已上线，会持续更新讲义和作业： cs329z.stanford.edu