密歇根大学 AI 编程课 Applied Agentic Software Engineering 发布五个工程 Skills

哥伦比亚大学 COMS W4995 Agentic Engineering 第 5 讲「Agent tools in pictures」共 11 章约 221 分钟，讲解工具契约、调用链路、五种打包方式和信任边界。核心命题是模型只生成结构化文本，执行、权限、密钥都由模型外的 harness 决定，并用四层失败框架和 pass^k 等方法落实度量。

作者解读哈佛大学 2026 年秋季研究生课程 CS2680「Modern AI Systems: Agents and System Optimizations」，该课由 Juncheng Yang 开设，用一条主线把 agent 应用与推理系统串起来。

还能说些什么呢？ 算了，不说了。

作者整理了 llama.app 的推理概念文档（https://llama.app/docs/prefill-vs-decode），提出核心框架：Prefill 阶段并行读入 prompt、瓶颈在算力，Decode 阶段逐 token 自回归、瓶颈在内存带宽。

Uber 法务红线 Agent 经四次架构演进，AI 决策准确率达 91%，平均合同审核时间下降 20%+。

Lee Robinson 在斯坦福 CS146S 约 45 分钟的讲座中拆解 GrokBot 类常驻主动式智能体的工程架构，涵盖服务器与 Firecracker 微虚机的休眠唤醒模型、单工具薄客户端设计、Temporal 持久化工作流、auto review 安全机制与提示注入防护。

OpenRouter 为其 5 人销售团队打造的 AI 销售智能体 Rasp 每月节省约 600 小时，93% 首触邮件全自动化，单次 demo 耗时从 103 降到 44 分钟。

Lee Robinson 在斯坦福 CS146S「AI 原生软件开发」课程的讲座视频发布，主题是 Grok Bot 这类常驻式主动智能体如何工作。

斯坦福大学 @mihail_eric 的「CS146S: The Modern Software Developer」第三周课程公开，主题为 Agent Skills and CLI，首次加入客座讲师 @leerob，讲义见 https://themodernsoftware.dev。

Matt Pocock（281K ⭐ 开源项目 Skills For Real Engineers 作者）分享 AI Coding Agent 流程选择决策框架。