斯坦福 CS329Z 发布智能体工程课程讲座和两项作业

斯坦福 CS329Z 课程资料公开：讲座每天上 YouTube，两份作业开源，第一份教你花几美元从零写个“Claude Code”

斯坦福新课 CS329Z“AI agent 工程”（Engineering AI Agents）开始对外公开全部课程资料。授课老师之一 Michael Ryan 11 月 10 日发帖说，讲座视频每天在 Stanford Online 的 YouTube 频道上一讲，两份作业的代码仓库也放到了 GitHub，都用 MIT 协议，别的学校注明出处就能拿去上课。

开课时情况不一样。课程页写的是录像只放在斯坦福内部的 Canvas 平台给选课学生看，校外的人只能下载课件。现在官方频道已经上了第 1 讲《什么是 agent 系统》和第 2 讲《写给 agent 开发者的大模型知识》，第 1 讲播放量过了 9 万。课程主页的课表也开始在每节课旁边挂视频链接。

【第一份作业：自己写一个 agent harness】

harness 是包在模型外面的那层程序：告诉模型有哪些工具、解析它的回复、替它执行命令、管理上下文。Claude Code、Codex 都可以看成一个模型加一个 harness。

作业不许用任何 agent 框架，课程只给一个最原始的接口：传进一串消息，返回一段文字，没有工具调用，也没有结构化输出，其余全靠自己写。

前半部分做几条固定流程：给邮件判断优先级、生成每日摘要、手写 BM25 检索（一种按关键词打分的经典搜索算法），再在一份真实企业的邮件档案里做多跳问答。后半部分给一家虚构的能源公司做内部助理：自己设计工具调用格式，接入文档检索，给它一个带沙盒限制的终端，对话太长时压缩上下文，跨会话记住用户的事，执行操作前让用户批准或否决。最后由大模型扮演的“模拟用户”跟你的 agent 多轮对话，再由另一个模型打分。

对自学的人来说，最有用的是全套测试都在仓库里。一开始所有测试都失败，你的任务就是让它们一个个通过。88 分自动评分里有 48 分来自不调用模型的测试，跑多少遍都不花钱。另有几处判断题作业不给标准答案，比如一条命令输出太长时给模型看多少、压缩上下文时必须留下什么、哪些操作可以不问用户，要求你写一份设计说明讲清楚自己的选择。

Michael Ryan 说不到 5 美元的 API 额度就能做完。讲义里的数字更低：用参考答案跑一遍全部线上测试花了 0.05 美元，最后的模拟用户评测再花 0.18 美元。自己调试要反复跑，花得会比这多，好在每次调用都缓存在本地，同样的请求第二次不收钱。选课学生用课程发的 OpenRouter 密钥，校外的人得自己准备一个，默认模型是 openai/gpt-6-luna。

【第二份作业：给 agent 出一道考题】

第二份作业由 John Yang 设计。他是 SWE-bench 的共同作者，这套测试用真实的 GitHub 问题考 AI 会不会修 bug，各家发编程模型常拿它报成绩。

作业教的是怎么出一道 Terminal-Bench 风格的题：给 agent 一段问题描述，让它在命令行环境里动手，最后用测试脚本判断做没做对。用的工具 Harbor 出自 Terminal-Bench 团队，它规定一道题怎么打包（题面、Docker 环境、验证脚本），并负责启动 agent、跑验证、保存结果。

作业先带你用 Harbor 跑 SWE-bench Verified、Terminal-Bench 2.1 里的现成题目。占 70% 分数的部分是自己出一道题，用 mini-SWE-agent（一个只带 bash 工具的极简编程 agent）配 Gemini 3.8 Flash 跑五次，分析这道题是否有效、贴近真实、能复现、有难度。需要装 Docker，准备 Gemini 或 OpenRouter 的密钥。

两份作业的说明文件末尾都写了致谢：第一份是在 Claude Fable 5.1 的大量帮助下做出来的，第二份用了 Claude Opus 5.5。

【后面还有什么】

课程由斯坦福计算机系的 Diyi Yang 和两位博士生 Michael Ryan、John Yang 共同讲授，第一届有 100 多名学生。这学期的课表里还有 Andrew Ng 的炉边对谈，还有 SWE-bench 两位作者 Carlos Jimenez、Alexander Wettig（现在在 Anthropic）的客座讲座。Michael Ryan 说之后还会公开学生做的作品。主要资助方是 Laude Institute，Thinking Machines、Google Cloud、AWS 和 Harbor 给学生提供了 API 额度。

照着第二份作业讲义克隆仓库时注意，讲义里写的仓库名是 assignment2-harness，实际地址是 assignment2-evals。

课程主页：cs329z.stanford.edu
第 1 讲视频：youtu.be/DGI4vucR71w
第 2 讲视频：youtu.be/Vr1NzH8bT44
作业一仓库：github.com/cs329z/assignment1…
作业二仓库：github.com/cs329z/assignment2…
原帖：x.com/michaelryan207/status/2…