影片狀態：錄影需登入或課程授權。 影片來源與說明
Week 3 是轉折週。週一（10/5，Tool Use & Function Calling）的主讀物是 MCP 規範：工具從此有統一插頭，不用每接一家重寫一遍。週三（10/7，Frameworks & Agent Design）的主讀物是 Khattab 等人的 DSPy（ICLR 2024）：prompt 模板從手工藝變成可編譯、可優化的程式。同一個週一，HW1 發布：Build an Agentic Harness，不准用任何 agent 框架，只給一個 chat-completion 呼叫，從零刻一個公司內部的 AI 助理，週五（10/9）還要交 project proposal。一邊手刻、一邊在課堂上讀框架論文，這週的張力就在這裡。
MCP：工具的統一插頭
規範的靈感來自 LSP（Language Server Protocol）：當年每個編輯器配每種語言都要重寫一遍，LSP 統一之後生態才爆發。MCP 想對 AI 工具做同樣的事，角色拆三層。Host 是 LLM 應用，負責建 Client、收攏 context、執行同意與安全政策。Client 是裡面的連接器，一個 Client 只連一台 Server。Server 提供 context 與能力，全走 JSON-RPC 2.0。隔離是寫死的設計原則：Server 拿不到完整對話，也看不見別台 Server。開什麼能力，初始化先做 capability negotiation，沒宣告就不能用。
Server 端三種能力各有控制者：Prompts 是使用者觸發的模板，Resources 由應用端掛載管理，Tools由模型決定呼叫。Week 2 的 ACI 在這裡有了標準形狀：工具定義不再是各家 API 的方言。Client 端反過來也能開三種能力給 server。Sampling是 server 發起的 agent 行為，模型偏好只供參考，最後由 client 選型。Roots是可活動的檔案邊界，現行規範限 file:// URI。Elicitation是向使用者要結構化資訊的本版新能力，只收扁平基本型別，禁收敏感資訊。
安全章節值得單獨讀。工具就是任意程式碼執行，規範開宗明義這麼處理。工具 annotations 一律視為不可信，除非來自可信 server。呼叫要留人類否決權，敏感操作先經使用者確認，參數送出前先攤開看。sampling 的請求與回應都要能攤開給人審，roots 暴露前也要先問過使用者。協議管格式，同意流是實作者的責任——這句話在 HW1 幫助理接上 terminal、設計人類把關那一步時會回來。
DSPy：prompt 模板的終結
DSPy 論文的開場白很嗆：現在的模型管線全是硬編碼提示模板，靠反覆試誤攢出來的長字串。它要的是系統化方法：把管線抽象成文字轉換圖，模型經由宣告式模組呼叫。機制有三層。signature 是自然語言的輸入輸出宣告（例如 user_question -> search_query），只說要什麼、不說怎麼哄模型。module 是帶參數的簽名實現：內建 ChainOfThought 其實就是在輸出前插一個 rationale 欄位再交給 Predict，論文只用十餘行寫完。teleprompter 是優化器，拿訓練輸入與驗證指標回填每個模組的示範。模組是帶參數的，會自己學——自己造示範、收集示範，把提示、微調、擴增、推理技巧組起來用。
寫法上，使用者只寫 signature 加一個目標指標，編譯器分三階段調校。先產生候選示範：跑管線、只留下通過指標的軌跡。再用隨機搜尋或 Optuna 挑示範組合，必要時改寫程式結構，例如把多份編譯結果 ensemble 投票。兩個案例研究的數字都可重現。GSM8K 上幾行 DSPy 讓 GPT-3.5 衝上八成二正確率。HotPotQA 的兩跳檢索管線 ensemble 後，在測試集答對四成五六（論文註明該格只評一半測試集）。只用 200 條標註、外加無標註問題蒸餾出的 770M T5，在開發集拿下近四成正確率。小模型加好系統，打大模型加爛系統——Week 1 的論點在這裡有了可重現的數字。
兩篇的關係：抽象層級的選擇題
週三課程標題就點名了：what frameworks abstract vs. what you built from scratch。LangChain、LangGraph、LlamaIndex 各自選了不同的抽象位置；DSPy 選的是「連 prompt 都不讓你手寫」。Week 2 Anthropic 的煞車皮在這裡依然有效：框架省的是起步時間，付的是除錯能見度。HW1 不准用框架，正好讓你先把每個零件親手刻過一遍；週三這堂則回頭問同一件事：同一個 agent，手刻版和 DSPy 版差在哪，框架替你藏了什麼、也替你決定了什麼。
怎麼做：拿手刻管線的一段換成 DSPy 對照看
怎麼做：這是自選練習，不算作業——HW1 本身不准用框架，這份 DSPy 版別交上去。拿 Week 2 的手刻 RAG（或 HW1 剛起步的 email 檢索管線），只抽其中一段（例如 query 生成）用 DSPy signature 重寫。給 20 個問題當驗證集、正確率當指標，編譯一次，對照手刻版的分數和你花的時間。重點不是分數贏多少，是寫下三行：框架替你做了什麼決定、哪個決定你不同意、什麼情況下你會換回去。這三行能幫你讀懂週三那堂，提案書（週五截止）的方法論段落也能用。
它在課程裡的位置
Week 3 發 HW1（10/30 截止），先做 email 檢索管線，再一路加上工具、terminal、記憶與人類把關，長成完整的 harness；Week 4 的 ReAct 與 memory 就是中段的零件。MCP 往後只會越來越重要：Week 5 的多智慧體協作、Week 9 的 coding agent（SWE-agent、Claude Code 架構），談的都是標準介面上的分工。讀規範時記住它的定位句：MCP 管格式，同意與信任是實作者的功課。
本週 Course Material 對照
- 官方課堂投影片（PDF）：Tool Use & Function Calling — Lecture 04、Frameworks & Orchestration — Lecture 05
- 週一 10/5 Tool Use & Function Calling：主讀物 MCP 規範（本文已導讀）；本週無 additional readings。
- 週三 10/7 Frameworks & Orchestration：主讀物 DSPy 論文（本文已導讀）；本週無 additional readings。
- 課表原文：CS329Z 官網 Week 3
課程影片來源
官方 Logistics 頁（2026-10-10 即時讀取）的 Lecture Recordings 一節寫明：講課錄影只能登入課程 Canvas 取得。我實際開啟課程 Canvas 入口（canvas.stanford.edu/courses/233286），被導向 Stanford 登入頁，確認有登入牆。課程官網與搜尋都沒有找到公開的 YouTube 或 OCW 錄影，所以沒有可嵌入的影片。
課程與錄影入口：
查核日期：2026-10-10。
更新紀錄
- 2026-10-10：標註影片狀態，核對錄影來源與取得方式。
- 2026-10-10：補上本週官方課堂投影片直連，保留既有課程影片來源與錄影取得方式。
- 2026-09-29：HW1 改版（不再分 Part A／Part B、不再要求 DSPy 重寫、語料換成企業 email），同步改寫相關段落
- 2026-10-10：重查影片狀態。官方 Logistics 頁寫明錄影需登入課程 Canvas，實際開啟入口確認有登入牆，也沒有找到公開錄影；狀態改為需登入。
參考資料
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