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[开源学习资源] AI Engineering from Scratch 59.8K ⭐️ 作者 @ghumare64 课程共 20 个阶段，以 Python 为主要编程语言，主张在导入任何框架之前，先用纯数学把每个算法手写一遍。 课程地址： 开源地址： 它和常见教程的本质区别 ？ 大多数 AI 教程是“API 驱动”的：装个库、调个接口、跑个 demo。这个项目反其道而行，每节课遵循固定的六段结构： Motto → Problem → Concept → Build It → Use It → Ship It 以 Phase 10 的一节课「Tokenizers: BPE, WordPiece, SentencePiece」 为例，这个格式是真实落地的，而且写作质量相当高： · Problem 部分不讲废话，直接从代价切入：“你的 LLM 不读英语，它读整数。分词器决定这些整数是承载意义还是浪费意义”，然后解释为什么 tokenization 不是预处理，它是架构的一部分（影响上下文窗口利用率、API 计费、推理速度）。 · Concept 部分用“三种失败的方案和一种胜出的方案”来讲演化逻辑：词级切分（词表爆炸、[UNK] 问题）→ 字符级切分（序列过长）→ 子词切分（BPE 的折中），并配上真实语料上 BPE 逐步合并的手工演算。 每节约 3000+ 词，带 Mermaid 图、可运行代码和测试。 另外两个设计值得强调： · 每节课产出一个可复用的 artifact，一个 prompt、一个 skill、一个 agent 或一个 MCP server。学完整个课程，你手里有 523 个可展示的作品，不是 523 个跑完就扔的 notebook。 · 强调“证据留存”：保留命令、退出码、输出，作为学习发生的证明。这明显吸收了工程实践中“可验证性”的思路。 # 课程结构：从线性代数到自主智能体集群 20 个阶段构成一条完整的上升曲线，咱们它分成五个大块来看： 基础层（Phase 0–2）：环境与工具链、数学基础（线性代数/概率/微积分）、经典机器学习。这是给基础不牢的读者铺的路。 深度学习与感知层（Phase 3–6）：神经网络核心、计算机视觉（一路讲到 NeRF、高斯泼溅、世界模型，这已经超出一般教程的覆盖范围）、NLP、语音。 生成与决策层（Phase 7–9）：Transformer 深挖、生成式 AI（GAN、扩散模型、flow matching）、强化学习。 LLM 层（Phase 10–12）：这是全课程的重心之一。Phase 10 的目录我逐条看过，它不只是“从零实现 GPT”这种常规内容，还包含了相当前沿的论文级主题：DeepSeek-V3 架构走读、DualPipe 并行策略、Native Sparse Attention（NSA）、多 token 预测、Jamba 的 SSM-Transformer 混合架构、 speculative decoding 等。Phase 11 转向应用侧（RAG、LoRA、MCP、可观测性），Phase 12 覆盖多模态（从 CLIP 到 computer-use agent）。 智能体层（Phase 13–16）：工具与协议（MCP、A2A、Agent Skills）、54 节课的 agent 工程、自主系统与安全、多智能体集群。这一层的分量很能说明项目的判断：它认为 AI 工程的重心正在从“训模型”转向“构建可靠协作的智能体”。 收尾（Phase 17–19）：生产基础设施、伦理与对齐、毕业设计。 # 生态与周边：不只是一个课程仓库 网站：带浏览器本地存储的学习进度追踪、术语表、课程目录和路线图。 六卷本书籍：课程内容由 CI（pandoc）自动构建成 EPUB/PDF，附在 GitHub Releases 上，课程即书，且随仓库持续更新。 Agent 导师模式：运行 npx skills add rohitg00/ai-engineering-from-scratch，可以把整个课程装进 Claude Code、Codex 等编码智能体，变成一个带分级测验（placement quiz）和个性化路径的交互式导师，学习进度写在 LEARNING.md 里。这是“用你正在学的工具来学”的巧妙闭环。 认证备考：5 条备考路径、67 节课、505 道练习题，覆盖 Anthropic 的 Claude 认证和 Agentic AI Foundation 的 MCPA。项目明确声明与这些考试机构无关联，只是独立的备考材料。 12 种语言的翻译（含中文），以及四条核心学习路径（构建与部署 AI 应用、软件工程基础、Agent 辅助工程、产品判断与交付）供不同目标的人选路。

AI Engineering Skills Map 系列之「使用 Coding Agent」 吴恩达老师的 AI 工程技能图谱第三篇详细展开： 1. 构建与部署 AI 应用 2. 软件工程基础 3. 使用 Coding Agent（本文主题） 4. 塑造构建方向 吴恩达老师认为：使用 Coding Agent 正在成为 AI 工程师的关键能力，而且它的演进速度比其他顶层技能都快，因为 Agent 本身在 harness 和模型两个层面同时快速迭代。因此，这项技能没有终态，只能靠持续的实验、构建和学习来维持。 # 用 Coding Agent 构建软件的通用工作流 通过访谈数十位顶尖 AI 工程师并复盘自己团队的实践，他归纳出一个一致的高层工作流，分三步： 1. 规划（Planning） 包含两部分：一是头脑风暴，可能涉及研究、实验、理解已有代码库；二是写 spec（规格说明），涵盖需求、技术设计、架构，随后生成执行计划。规划完成后还应审视计划本身：质疑关键假设，检查安全性、过度设计等问题。 2. 执行（Execution） 构建、测试、验证，关键在于把握智能体自主性与人工监督之间的平衡。一是让智能体以"校准过的自主程度"去构建；二是通过自动化和/或人工检查来验证输出。 3. 部署与监控（Deployment and monitoring） 部署可能经由 CI/CD 流水线或额外的人工关卡把关；随后用智能体观察日志、发现问题、提出并执行改进。 这个工作流有两个特别注意： 1. 它与前智能体时代的软件开发流程本质相似。真正变化的是注意力的重心：从写代码转移到决定做什么、设计架构、写 spec、验证输出。 2. 各步骤的时长弹性极大，可以省略。greenfield（从零开始）原型的 spec 可能只是一条快速写下的提示词；而有大量用户的 brownfield（存量）项目的 spec 则需要投入大量精力去撰写和验证。整个流程高度迭代，熟练的开发者知道何时该从后面的步骤退回前面：验证失败就引导智能体重建修复；监控发现问题就让智能体更新系统并重新部署。 # 五项关键技能 1. 指挥工作流（Directing the workflow） 知道如何走完上述每一步，并决定每一步投入多少人力、多少智能体算力，以及何时回退迭代。这背后是对速度、成本、技术风险、人力投入四者权衡的深刻理解，具体体现在：前期研究和规划做到什么程度、哪些关键工作保留人类所有权、如何选择架构、规划产物（如 spec）写多细、如何把工作拆解成可验证的步骤。 2. 赋予智能体自主性（Enabling agent autonomy） 这一节内容最密集，可拆成四个决策点： · 自主程度：盯着它交互式往返，还是委托一大块工作？何时设定明确目标让它循环直到成功？ · 上下文管理：构建过程会经历不同阶段，要判断何时把关键经验、用户反馈、假设（包括中途变化的假设）记录下来供智能体下游使用。 · 并行化：何时把任务拆解后让多个智能体并行，由人或更高层的智能体来编排；以及如何在多个并发会话之间分配人的注意力。 · 安全运行：设置权限、对高风险动作设关卡，在保持开发速度的同时限制泄露、数据丢失等损害。 3. 审查工作成果（Reviewing the work） 出发点是一个基本事实：智能体的输出是不确定的。我们事先不知道它会想出什么好主意，也不知道它会埋下什么 bug。因此审查和验证是拿到想要结果、并在偏离时纠正的关键环节。 具体手段包括： · 设计与任务匹配的测试和验证，按需结合行为验证和功能验证。 · 测试用户流程，可让智能体提供截图作为成功或失败的证据。 · 对定性/行为性评估，可使用评估集（eval sets），可能配合 LLM-as-a-judge。 · 决定测试的自动化程度。某些工作流会把测试完全自动化，让智能体能自行检查、自知何时完成。但必须评估这些测试是否真正对应你的目标，不对应就要演进它们。 · 使用智能体代码审查，运行 AI 驱动的安全和架构审计。 · AI 审查不够时，审慎地插入人工审查——主要审查代码行为，较少审查代码本身——同时探索进一步自动化的可能。 · 验证部署，并用智能体把监控和事故管理运营起来。 这里有一个值得注意的判断：人工审查的对象主要是"代码行为"而非"代码"，这反映了注意力重心的转移。 4. 定制智能体及其环境（Customizing the agent and its environment） 目标是让智能体高效获取所需上下文、访问工具、正确高效地构建。具体包括： · 集成 skills、插件、MCP 服务器，并在不再必要时（如新模型让旧 skill 过时）剪除它们。 · 用 hooks 自动化开发流程中可重复的部分，如触发自动代码审查或 CI/CD。 · 维护常驻上下文（AGENTS.md、CLAUDE.md），记录代码库信息、关键架构假设、代码风格、数据访问模式。 · 跨会话、跨并行智能体保存状态，随时间积累智能体的经验，比如通过运行后复盘记录哪些做法有效、哪些无效。 · 建立一致的约定和结构，让代码库对智能体可导航；定期清理智能体产生的技术债。 · 团队协作时，考虑如何在不同开发者的智能体之间协调上下文。 5. 编码智能体基础原理（Coding agent foundations） 要做好上述所有决策，需要理解智能体的工作机制：如何做代码库搜索/检索、如何管理上下文窗口、不同操作（增加工具调用、MCP 服务器等）如何影响上下文、智能体与子智能体如何交互、智能体是如何通过在 LLM 外包裹 harness 构建出来的。 这种理解让智能体不再是黑箱，帮助你识别典型失败模式： · 把简单方案过度设计 · 因缺乏显式验证流程而丧失严谨性 · 未达目标就停下 · 可能破坏文件或生产数据的动作 同时也帮助你推断智能体的状态、给出正确的指令或上下文来引导它，并在监控运行时更早发现它偏离轨道、需要介入。 # 对行业叙事的批评 结尾处吴恩达老师有一段针对性很强的观点。他认为社交媒体对如何使用编码智能体的描述往往过度简化。让智能体自主运行数小时、消耗数百万甚至数千万 token 有时确实有用，但目前超长时程任务的实际效用——尤其是相对成本而言——被夸大到超出现实。 他的结论是：最有效的编码智能体使用是一个复杂、高度迭代的过程，能够以高水平判断力适时介入，效果远好于放手长跑。

2026必须要知道的推特博主 @simonw = LLM 实战之王 @swyx = AI Engineering 之王 @t3dotgg = Cursor / 开发者工具之王 @tdinh_me = 独立 AI 产品之王 @dannypostma = AI SaaS 变现之王 @emollick = AI 工作应用之王 @chipro = 生产级 AI 系统之王 @hwchase17 = Agent 框架之王 @bcherny = Claude Code 之王 @alexalbert__ = Claude / API 之王 @rauchg = AI 原生 Web 之王 @fchollet = 智能评测之王 @ylecun = 世界模型之王 @DrJimFan = 具身智能之王 @shl = 一人公司之王 还有哪些遗漏的博主，可以在评论区补充一下~

The AI engineering bootcamp industry is a $2 billion market. Google just packaged the entire curriculum into a 2-hour course and dropped it for free. Every certification you were told took 12 to 18 months to earn is on the whiteboard in this video. Every technical prerequisite for a role at Anthropic, OpenAI, or DeepMind. The full stack from first agent to graph. 00:18 ship your first working AI agent 45:56 multi-agent architecture the right way 55:47 agents wired to MCP tools 1:31:03 the loop that makes an agent autonomous 1:40:12 graph engineering as one unit The final section is the one that closes the gap. Graph engineering. Nobody in a $15,000 bootcamp is teaching it yet because most instructors don't understand it themselves. Google's team ships production systems with it daily. The person you'd be after 18 months of paid certifications is the person you can be next Wednesday with two focused hours. Watch the whole thing before your next resume update. Half of what you're listing as "expected in 2027" is what the course covers by minute 90. Save this before the paywall shows up.

Instead of watching 1 hour of Netflix tonight, watch this ex-Google Chief Scientist Jeff Dean’s lecture. It’s the clearest explanation I’ve seen of the full AI engineering stack - from building LLMs from scratch all the way to one human coordinating 100 agents. The best part is that it’s useful whether you’ve never touched a model or you’ve been shipping agent systems every day for the past year. Bookmark it & watch the whole lecture this weekend, because it might end up being the most valuable thing you learn all week.

Anthropic just released a 4-hour course to getting a $500k AI engineering job: 00:15 - The right way to prompt Claude 33:21 - What makes Claude act dumber on your code 01:33:39 - How Anthropic use Claude every day 02:50:56 - The fix that makes Claude way smarter This 4-hour Anthropic free course replaces about 10 paid engineering courses. Watch it today, then read the step-by-step guide on building loops below.

现在很多人学 AI Agent，还停留在「能不能跑一个 demo」。 但真正难的可能是：这个东西上线之后，能不能长期稳定地跑。 CMU 2026 春季这门 MLiP / AI Engineering 课程，我觉得很值得关注。它讲的不是怎么训练一个模型，也不是怎么写几个 prompt，而是怎么把 ML、LLM 和 Agent 变成真正的生产系统。 里面会讲部署、测试、监控、MLOps、安全、隐私、公平性、可解释性，也包括 Agents 相关的很新的工程内容。 这个课程项目不是做一个玩具 demo，它想让学生在相对真实的生产条件下，构建、部署、评估并维护一个面向 100 万活跃用户的推荐系统。 这其实很符合接下来 AI 的发展方向。 Agent 能写代码、能调用工具、能完成任务，已经不算最稀奇的部分了。真正有门槛的是：它犯错怎么办？怎么监控？怎么回滚？怎么评估？怎么控制成本？怎么在高负载下稳定运行？ AI 工程的核心，正在从「模型能力」走向「系统可靠性」。 如果你想理解 Agent 怎么从 demo 走向真实产品，这门课可能比很多单纯追热点的 Agent 课更值得看。

MICROSOFT $MSFT JUST ANNOUNCED A NEW FRONTIER AI COMPANY Microsoft is committing $2.5 Billion and 6,000 employees "Today we are introducing Microsoft Frontier Company, a new operating business focused on delivering Frontier Transformation through AI for our customers around the world.  It will provide a unique combination of skills inclusive of deep industry knowledge, change management and continuous improvement experience, and enterprise-grade AI engineering expertise."

Hands on AI Engineering! I open-sourced a collection of 50+ hands-on AI engineering tutorials. It features step-by-step projects and tutorials on: • AI Agents and Multi-agents • RAG (Agentic, Vision, and Local) • MCP AI Agents • OCR Apps • Voice AI Agents • & so much more 100% free and open source. 1k+ Github stars I've shared the link in the comments!