斯坦福 CS329Z Engineering AI Agents 课程拆解：没有公开录像，怎么用大纲自学

Fri, 04 Sep 2026 10:00:00 +0800

斯坦福新开的 Agent 课，第一份作业就禁用 Agent 框架。斯坦福 CS329Z: Engineering AI Agents 的 HW1 要求学生从零搭一个公司内部 AI 助理，原话是"不用任何 Agent 框架：只有一个 chat-completion 调用，加上你自己写的代码"。LangChain、LangGraph、DSPy、LlamaIndex 要到第六讲才登场，而且登场的目的写得很清楚：对比"框架帮你抽象掉了什么，和你自己从零写的有什么区别"。

这一条规则就把课的底色定了。它不是"十周学会 LangChain"，也不是 CS146S 那种"用 Claude Code 写代码"的实践课。它是一门工程学科课：大纲开篇就点名三个挑战——拆解（decomposition）、数据（data）、评测（evaluation），17 场正课、两份作业、50 篇阅读全绕着这三件事转。

这篇文章一半是课表拆解，另一半是我真正关心的问题：录像只在 Canvas 上，光靠公开材料能学到几成？如果你已经在生产环境跑 Agent，哪几周值得花时间？我没坐在 Packard 101 教室里（第一讲是 2026 年 9 月 23 日），下面所有信息来自课程官网、斯坦福课程目录、三位讲师的个人主页和阅读材料本身。凡是我在猜的地方，我都会明说。

CS329Z 一览

项目	内容
课程	CS 329Z: Engineering AI Agents
学期	2026 秋（2026-27 学年 Autumn 1），首次开设
上课时间	周一、周三 13:30-14:50，Packard 101，9 月 23 日至 12 月 2 日
学分 / 课程号	3 学分，#27855，Letter 或 Credit/No Credit
讲师	Diyi Yang（斯坦福 NLP 教授）、Michael Ryan（博士生，DSPy 核心贡献者，MIPROv2 和 GEPA 作者）、John Yang（博士生，SWE-bench / SWE-agent / SWE-smith 一作）
先修	CS224N、CS224U、CS224V、CS336 任一，或同等 NLP 背景
涉及框架	litellm、DSPy、LangChain/LangGraph、LlamaIndex、MCP
录像	有录制，仅通过 Canvas 发放，不公开
联系	cs329z-staff@lists.stanford.edu

讲师阵容是这门课最强的信号。Michael Ryan 写的正是让 DSPy 不只是"提示词包装器"的那几篇优化器论文（EMNLP 2024 的 MIPROv2，ICLR 2026 收录的 GEPA）。

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