Michael Ryan @michaelryan207 - Twitter Profile

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2 months ago

🚨 New Course Announcement! This Fall @Diyi_Yang @jyangballin and I are teaching a BRAND NEW Stanford course on how to build AI Agents from scratch! Millions of users interact with AI Agents every day. Come join us and learn how to build them! 🧵 (1/5)

Diyi Yang

@Diyi_Yang

2 months ago

This fall @michaelryan207 @jyangballin and I are teaching a new course CS329Z "Engineering AI Agents" on how to build AI Agents from scratch. Come join us and learn how to build them 🤖

Diyi_Yang's tweet photo. This fall @michaelryan207 @jyangballin and I are teaching a new course CS329Z "Engineering AI Agents" on how to build AI Agents from scratch. Come join us and learn how to build them 🤖

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Tao Wang

@Tao100086

about 17 hours ago

斯坦福CS329Z — Engineering AI Agents（2026 秋季）这门课程现在终于在youtube上线了。 https://t.co/J9BneaLUWu 这是一门全新的斯坦福研究生课程，由 Diyi Yang、Michael Ryan（DSPy 核心贡献者）和 John Yang（SWE-bench 共同创建者）共同授课。⁠ 核心定位是：从单一大模型转向复合 AI 系统（Compound AI Systems）的工程实践。也就是把 LLM、检索器、工具、优化器、记忆等组件组合起来，构建从简单流水线到自主 Agent 的完整系统。课程强调动手工程能力，而不是只讲概念：先从零实现核心组件（RAG、工具调用、Agent Loop），再学习框架（如 DSPy）如何抽象这些模式。重点训练：问题拆解、组件选型、数据收集与整理、评测体系搭建、设计权衡、可靠性与安全。主要内容覆盖 Agent 基础与解剖结构（LLM 核心、推理、记忆、工具、环境） RAG（索引、检索器、Agentic RAG）工具使用与函数调用（包括 MCP）框架与编排（DSPy、LangGraph 等） Agent 设计模式（ReAct、Reflexion、CodeAct 等）记忆架构、多智能体系统优化（提示、权重、系统级）评测（LLM-as-Judge、benchmark 设计、pass@k 等）安全与防护（prompt injection、沙箱、权限模型）专项主题：编程 Agent、主动式 Agent 还有嘉宾课，包括 Terminal-Bench、SWE-bench 团队，以及与 Andrew Ng 的 fireside chat。作业与实践（已公开） HW1（Michael Ryan 设计）：从零搭建 Agent Harness（类似迷你版 Claude Code）。要求不用现成框架，只用 chat completion API + 自己写代码。基于真实公司邮件语料做检索、摘要、工具调用、终端、记忆、人工审批等。成本很低（参考实现跑完测试大约不到 1 美元）。⁠ 仓库：https://t.co/HtipRCrTHs HW2（John Yang 设计）：使用 Harbor 框架构建接近 Terminal-Bench 风格的真实 Agent 评测任务。学生要自己设计问题、运行环境和验证器。仓库：https://t.co/iymexsaZtQ 课程网站：https://t.co/TitmAOJd4R YouTube 播放列表已开始更新（Lecture 1 已上线）：https://t.co/J9BneaLUWu 整体来说，这是目前斯坦福最系统、最偏工程实践的 AI Agent 课程之一，重点在“怎么真正把 Agent 系统做出来并可靠运行”，而不是只调用现成框架。材料正在全面公开，现在是跟着学的好时机。

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Michael Ryan

@michaelryan207

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