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全部文档 / 作者: Tao Wang (@Tao100086)

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中秋国庆长假不出门的话不如学习Agent课程吧

作者整理推荐了四套值得学习的 Agent 相关课程:斯坦福 MS&E 435《AI 超级周期的经济学》从产业和经济学角度拆解 AI Stack 的价值分布;斯坦福 CS329A《自我提升型 AI 智能体》探讨 Agent 通过反馈、强化学习和记忆实现自我提升的闭环;Hamel Husain 的 AI Product Engineering 系列聚焦 Evals、Context 和 Systems,讲解如何把 AI Demo 变成可靠产品;CMU 11-768 则把 Agent 当作完整系统,涵盖 Harness、Evaluation、训练与安全。四套课程分别对应产业、研究、产品工程和系统工程四个视角,可拼成一张完整的 Agent 学习地图。其中三套已烧录双语字幕上传 B 站供大家学习。

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Skills 管理思路:本地管理 + 软连接

作者分享了管理 AI Agent Skills 的经验:不建议在本地一次性安装太多 Skills,因为过多的 Skill 会误触发模型调用并限制模型发挥,同时 Skill 描述会占用上下文窗口的 Token 预算。管理方法分两步:第一步将所有 Skills 统一放在本地目录(分 Github、personal、official 三类),并建立管理文档和定时更新脚本;第二步用软连接(symlink)按项目需要启用 Skill,而不是复制安装,避免全局启用浪费上下文。这些工作都可以交给 Codex/Claude 等 Agent 自动完成。

技术 › Skill Tao Wang (@Tao100086) 2026-08-305.3 KB 80