Xudong Han (@Xudong07452910) “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” — TopicDigg
Xudong Han
@Xudong07452910
加入 November 2020
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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。
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