LinkDiyi Yang, Michael Ryan, John YangSammlung
Die Vorlesung fasst den aktuellen Stand der Technik beim Bau von KI-Agenten systematisch zusammen. Für Entwickler und Architekten dient der öffentlich zugängliche Lehrplan samt verlinkten Papieren und Folien als strukturierter Leitfaden für moderne Agenten-Entwicklung jenseits bloßer Prompt-Vorlagen.
CS 329Z grenzt sich von reinen Programmier-Tutorials ab, indem es Agenten-Systeme als Engineering-Disziplin behandelt. Statt sich rein auf Frameworks wie DSPy oder LlamaIndex zu verlassen, lernen Studierende Kernkomponenten wie RAG und Tool-Loops zunächst ohne Abstraktionen. Die Strukturierung in Workflows, Multi-Agent-Architekturen, Evaluations-Pipelines (4-Tuple-Framework) und Safety adressiert exakt die Hürden, die beim Übergang von Demonstratoren zu produktionsreifen Systemen auftreten.
Zusammenfassung von KI erstellt (Gemini 3.8 Flash, 28. September 2026). Sie kann Fehler enthalten – maßgeblich ist die Originalquelle.
Inhaltlich ähnlich, ermittelt über die KI-Suche.
X-Post:Mark Phelps
Die Stanford University hat den Lehrplan für den Kurs CS329Z ('Engineering AI Agents') für den Herbst 2026 freigeschaltet. Der Kurs behandelt die Entwicklung zusammengesetzter KI-Systeme ('Compound AI Systems'), die Eigenentwicklung von RAG und Tool-Nutzung, Frameworks wie DSPy sowie Evaluationsstrategien.
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Link:Aakanksha Chowdhery, Azalia Mirhoseini
Die Stanford University bietet mit CS329A ein Master-Seminar zu selbstoptimierenden KI-Agenten an. Der Kurs unter der Leitung von Aakanksha Chowdhery und Azalia Mirhoseini behandelt Methoden, mit denen LLM-basierte Systeme durch Eigeninteraktion und Umgebungsfeedback kontinuierlich lernen.
VideoVideo:Stanford Online
In der ersten Vorlesung des Stanford-Kurses CS329A geben Aakanksha Chowdhery und Azalia Mirhoseini einen Überblick über die Entwicklung von Sprachmodellen und autonomen Agenten. Sie beleuchten klassische Scaling Laws, emergentes Denkvermögen via Chain of Thought, Post-Training-Methoden wie RLHF sowie neue Paradigmen: Test-Time-Compute (Inference-Time Scaling) und strukturierte agentische Workflows in Coding- und Research-Tools.
Link:hanakoxbt
Der Online-Kurs 'Five Layers' von hanakoxbt strukturiert die Entwicklung von KI-Agenten in fünf aufeinander aufbauende Schichten: Prompt, Context, Harness, Loop und Graph Engineering. Statt auf komplexe Frameworks setzt das Material auf modulare Vorlagen, Konfigurationen und deterministische Abläufe zur Fehlervermeidung in Produktionsumgebungen.
Repository:walkinglabs/learn-harness-engineering
Das Open-Source-Projekt learn-harness-engineering von walkinglabs bietet einen praxisorientierten Einsteigerkurs, der Entwickler von Grund auf in das Harness Engineering für autonome Coding-Agents einführt. Der Kurs behandelt State-Management, Laufzeitumgebungen, Verifikationslogik und Kontrollmechanismen, um Coding-Agents stabil in der Praxis einzusetzen.
14.831SterneTypeScript
Link:Andrew Ng / DeepLearning.AI
Die von Andrew Ng gegründete Lernplattform DeepLearning.AI bietet praxisnahe Kurse und Spezialisierungen rund um künstliche Intelligenz. Neue Kursinhalte konzentrieren sich auf adaptive KI-Agenten, lokale Coding-Workflows und automatisierte Code-Reviews.
Dieser Inhalt wurde teilweise mithilfe von KI erstellt.
