文章追溯了'脉动阵列'（Systolic Array）计算架构的历史：1978年CMU的Kung与Leiserson发表报告，提出处理器像心脏跳动般有节奏地计算并传递数据，让每个数据多次被利用，从而减少内存访问、节省能耗。这一思想影响了Google TPU的设计——其矩阵乘法单元正是基于脉动执行。2026年10月，开源项目openTPU展示AI Agent通过递归自我改进循环自主设计出可运行Qwen、Gemma和Phi模型的加速器，在退役数据中心FPGA卡上达到每秒80+ token的速度，让这一近半个世纪前的技术构想重新焕发生机。
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。
CMU LTI 2026 年秋季新开研究生课程 11-768: AI Agents，由 OpenHands 核心开发者 Graham Neubig 与 Daniel Fried 共同讲授。课程以"搭 harness→建评测→RL 训练→做研究"流水线为主线，涵盖工具调用、上下文管理、技能与记忆、规划、安全、框架实践等模块，密集邀请一线学者客座授课。作业要求学生在开源 LLM 之上从零实现 ReAct Agent、设计评测框架并完成 SFT/RL 训练，工程细节对标生产级 Agent 系统。期末研究项目占 50% 成绩。PPT、视频与作业仓库全部公开，是目前系统学习 LLM Agent 建造、评测与训练最完整的公开课程。
