手刻第一個 RAG：從切 chunk 到讓 agent 決定何時查｜Stanford CS329Z 第 3 堂
Lecture 03 從 project 問題出發，依序拆解 RAG 的動機、chunk 邊界、近似向量搜尋、BM25／dense／hybrid／reranker，以及讓 agent 決定何時查。指定讀物 Lewis 等人的 RAG 論文與 ColBERT 補上原始配方與 late interaction。
#compound-ai-systems
4 篇文章該單幹還是開會：多智慧體的分工、溝通與失敗｜Stanford CS329Z 第 8 堂
Lecture 08 先問單一 agent 夠不夠，再比較 orchestrator、swarm、hybrid 三種編排，以及 handoff、留言板、A2A 協議與 task ledger、共享記憶、worktree 隔離等協調設施，最後追查多智慧體為什麼失敗。讀物從 AutoGen 讀到 MAST、單一 agent 反論與 DyLAN。
agent 需要什麼資料：軌跡、示範、回饋與資料飛輪｜Stanford CS329Z 第 11 堂
Lecture 11 整理 agent 資料的形式與來源：軌跡、示範與回饋，優化用與評估用資料的區分，資料飛輪、合成資料，以及從人機互動收集資料，也提醒資料會意外教會模型捷徑。讀物是 Shankar 的資料飛輪與 LLM 資料標註合成綜述。
複合式 AI 系統：模型、資料與工具如何配合｜Stanford CS329Z 第 1 堂
先從第一堂投影片理解 agent 迴圈、元件與工程問題，再分別深讀 BAIR 的複合系統觀點、Ng 的工作模式，以及 Si 的執行回饋實驗；清楚區分課堂主線、指定閱讀與延伸閱讀。