Stanford abrió para el otoño de 2026 el curso CS329Z “Engineering AI Agents” impartido por Diyi Yang, Michael Ryan y John Yang. Las diapositivas, la lista de lecturas y el material de apoyo están disponibles públicamente en el sitio del curso.

Qué cubre el curso
El programa combina la perspectiva de modelado y de sistemas: LLMs para builders, generación aumentada por recuperación, uso de herramientas y function calling, diseño de agentes y scaffolds, memoria, sistemas multi-agente, optimización, datos para sistemas agénticos, evaluación y benchmarks, seguridad y guardrails, agentes de código y agentes proactivos. Las clases abordan arquitecturas de agentes, sistemas AI compuestos como RAG, tool use y MCP, y los desafíos clave de entrenamiento, evaluación y seguridad.

La enseñanza pone énfasis en construir, evaluar y mejorar de forma iterativa. Los estudiantes trabajan con frameworks como DSPy y LangGraph, harnesses de agentes de código abierto y prácticas de orquestación y telemetría inspiradas en la ingeniería de software. El objetivo es pasar de demos que funcionan una vez a sistemas evaluados con métricas de éxito, costo, latencia y seguridad.

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Fuentes: Stanford CS329Z Lecture 01, CS329Z Slides