从 Agent Loop 到推理引擎：哈佛大学 26 年秋季最新 CS2680〈现代 AI 系统〉课程深度解读

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1. 哈佛大学 CS2680「Modern AI Systems: Agents and System Optimizations」

[!quote] 课程自述（10 月 10 日）
本学期我正在教授一门关于代理系统的全新课程，该课程深入探讨了 AI 系统的全栈：从构建和优化代理框架，到服务和优化 LLM 服务基础设施。学生们通过构建、测量和优化真实的代理和系统来学习，平衡能力、延迟和成本。我们的目标不仅是传授当今的 AI 技术，而是让学生准备好构建未来的技术。

哈佛大学 2026 年秋季由 Juncheng Yang（哈佛 SEAS 助理教授，MadSys 研究组负责人，存储与缓存系统领域知名学者，现转向 AI 系统研究）开设的研究生课程。它的独特之处可以用课程自己的话概括：“跟随一个 agentic system，从 agent loop 一路向下穿透整个 serving stack”（follows one agentic system from the agent loop down through the serving stack）。

课程主页：cs2680.seas.harvard.edu — CS2680 Modern AI Systems: Agents and System Optimizations（Harvard SEAS, Fall 2026）

市面上讲 LLM 应用和讲推理系统的课程都不少，但把两者用同一条系统主线串起来的课极少。CS2680 不是“LLM 应用课 + 系统课”的拼盘，而是让学生亲手搭建一个完整的 agent，然后一层层拆开它：上层是 agent 循环的设计，中层是对 API 黑盒的优化，底层是自己部署开源模型、控制推理引擎。学生在一个学期内完成从“agent 的用户”到“agent 运行时的作者”再到“推理引擎的运营者”的三级跳。

先修要求是 CS61 加至少一门研究生系统课，熟练 Python 和 PyTorch；这是一门面向系统研究者的 AI 课，而不是面向 AI 研究者的系统课入门。

2. 课程速览

项目 内容
开课 哈佛 SEAS · 2026 秋 · Juncheng Yang（MadSys 研究组）
定位 研究生课：agent 应用与 LLM 推理系统的纵向整合
先修 CS61 + 一门研究生系统课；熟练 Python / PyTorch
成绩构成 五个递进作业 70% + 期末项目 20% + 课堂参与 10%
作业主线 A1 观察 → A2 重写循环 → A3 优化 → A4 自建引擎 → A5 全栈优化
特色 Claude Code 必用 · session 存档审计 · leaderboard 竞争 · 负结果友好

3. 课程结构：一条主线，五个递进作业

3.1. 总体设计：解剖式的作业序列

CS2680 的课程内容分两大部分。

Part I 讲 LLM 与 agent：Claude Code 的深度使用、multi-agent 工程（有一讲题为 “100x Engineer”）、agent 设计（context 与工具、多 agent 协调、记忆与可靠性、评估、成本与性能、安全），以及 Snowflake 工程师主讲的企业级 agent 实战。

Part II 讲 LLM 系统：serving 基础、speculative decoding、调度与 prefix caching、剪枝与量化、GPU kernel、KV-cache 优化与新架构、路由与负载均衡，另有 Meta 工程师主讲的 AI 基础设施讲座。每个大作业之后都安排学生分享会。

但这门课真正的骨架是五个作业。它们不是五个独立题目，而是同一个系统的五次逐层解剖：学生先站在系统外面看它运行（A1），再打开它亲手重写核心循环（A2），然后在不许碰模型的前提下优化模型之外的一切（A3），接着把商业 API 整个换掉、自己运营推理引擎（A4），最后允许动所有层、但必须以严格的测量方法证明每个改动有效（A5）。五个作业全部个人完成，代码放进同一个私有 GitHub 仓库（教师和四位 TF 协作可见），权重分别为 10%、10%、20%、20%、10%，合计占课程总成绩的 70%。

几个贯穿全程的制度值得先交代：每次作业都要求提交 Claude Code 的 session 存档（作为 write-up 中过程性陈述的证据）；每次作业都要求录一段演示或讲解视频；A3 和 A5 的 write-up 以公开发表的博客文章形式交付。作业说明书只在发布当天早上上线，这也是为什么 A4、A5 的完整规格目前（10 月中旬）尚不可见。

3.2. A1 “Mads-Lens”：观察 agent（10%，9/2–9/20，预计 4–6 小时）

任务：给 Claude Code 本身做一个 Web 前端。用户在页面上输入请求，agent 在指定目录上工作，页面实时展示它的全部活动。课程刻意把体量做小，且明确说明这是唯一一个不作为后续基准的作业。

作业分三部分。第一部分先在终端里跑通 headless 模式：用 claude -p --output-format stream-json --verbose 启动，学生会得到一个结构清晰的事件流；先是 init 事件，然后是 assistant 消息、工具调用（tool_use 块）、工具结果（tool_result），最后是携带 total_cost_usd、duration_ms、num_turns、session_id 的结果事件。通过把 session id 传回 --resume 可以续接会话。作业要求先把一次完整运行保存成 events.jsonl 文件；因为第二部分的 Web 前端，本质上就是这个事件流的一个渲染器。

第二部分实现七个必备功能：

  • 提交 prompt 并选择工作目录；
  • 实时流式渲染轨迹：assistant 文本和每次工具调用的名称与输入随事件到达而显示（而非运行结束后回放），markdown 要渲染成排版而非原始标记；
  • 展示工具结果，且长输出要折叠——这被明确标注为一个留给学生的设计决策；
  • 状态可见性：每个工具调用有 pending/error 状态（通过 tool_use 与 tool_result 的 id 配对判断），每次运行有进行中/完成/失败状态，失败（比如目录不存在）必须产生可见的错误，而不是让页面无限等待；
  • 续接会话；
  • 展示每次运行的数字：美元成本、耗时、轮次数；
  • 把轨迹渲染成树：子 agent 的事件携带 parent_tool_use_id 指向派生它的那次工具调用，需要把子 agent 事件嵌套渲染在该调用之下、可折叠，无子 agent 时退化为平铺列表，宽屏下还要在对话旁展示调用名称的大纲。

规格里嵌着大量真实的工程判断：开发时建议用“回放模式”（读保存好的 events.jsonl 而非真实运行），实现十秒级的编辑-测试循环；禁止使用 agent 框架、禁止自己重写 agent 循环（那是 A2 的事）；若部署到公网，必须加随机 access token，因为“这个页面实际上是一个远程控制器”。评分是 70% 七个功能（各 10%，从演示视频中判定）、20% write-up、10% 视觉设计。Write-up 要求三条锚定到具体 session 时刻的观察（agent 如何工作、踩了什么坑、学到什么教训），并明确警告“泛泛的赞美拿不到分”；完全 AI 生成的 write-up 会被扣分。

这个作业表面轻松，实则完成了三件事：学会以程序化方式驱动一个 agent（而不是只会交互式使用）、建立“agent 运行 = 可观测的事件流”的心智模型、并从用户视角亲眼看到 token 和美元是如何被消耗的，这为 A3 的成本优化埋下伏笔。

3.3. A2 “Mads-Loop”：拥有循环（10%，9/21–10/4，预计 10–12 小时）

任务：从零实现一个名为 madsLoop 的最小 coding-agent harness，并在 SWE-bench Pro 上测试。课程对 agent 的定义直接写在作业里：“agent 就是一个处于循环中的模型；它提出工具调用，你的 harness 执行调用并把结果喂回去。”

具体约束相当严格：必须使用课程代理提供的 qwen3.6-35b-a3b 模型（OpenAI 兼容 API），API key 只能放环境变量；命令行接口为 python madsLoop.py -p "<问题描述>" [--log] <工作目录>，agent 只能在工作目录内读、搜、改、执行命令，正确答案以未暂存的 git 修改形式存在；建议的工具集是 bash、read_file、edit_file、done 四件套；循环每轮把完整消息历史（系统提示 + 问题陈述 + 交替的 assistant/工具结果消息）发给模型，直到模型不再发起工具调用。作业还规定了严格的 JSONL 日志 schema（run_start、api_request、api_retry、tool_call、tool_result、run_end，各有指定字段），隐藏测试探测的是运行时而非模型，考的是 harness 的健壮性。

这个作业有两处教学设计尤为精彩。其一是规格书里明晃晃的警告 “DO NOT TRUST IT”，讲义的第 0、1 部分描述的是“一个设计选择，不是答案”，学生必须批判性地检验和修改它，write-up 专门要求写明“你和讲义做得不一样的地方”。这直接把作业从“照图施工”变成了“提出假设、用真实任务检验、再修改”的工程研究循环。其二是 mytest/ 自建任务：学生要自己写四个不属于任何基准的测试任务（问题描述、失败转通过的测试、Dockerfile、以及一个能让测试变绿的真实修复 gold.diff），其中两个必须设计成“初始解不出、但通过改进 agent 可以解出”（改进必须体现在提交的代码里），另两个则保持无解（但 gold.diff 必须能通过测试，证明题目本身是健全的）。这实质上是让学生学会构造可证伪的评测，解不出时，能分清是 agent 的锅还是题目本身无解。

评分：40% 来自在给定任务加隐藏的 SWE-bench Pro 任务上的解题率（在“可解任务”中计算；值得注意的是，对无解任务谎报 PASS 会倒扣分，一处精巧的反投机设计）；40% 来自一页纸 write-up（无解性分析 20%、对讲义的偏离 10%、自建任务 10%）；20% 来自三分钟代码讲解视频。运行环境在 Docker 容器中，补丁会应用到全新 checkout 上、被扣押的测试会被恢复；改测试文件来作弊是无效的。

3.4. A3 “Mads-Opt”：榨干每个 token（20%，10/5–10/20，预计 10–15 小时）

这是全课第一个“重”作业，也是竞争性最强的一个。任务：模型仍是黑盒 API，优化它周围的一切，在解题率不降的前提下压低成本和延迟。它不是书面作业，而是一场运行在专门基础设施上的公开赛。

基础设施的设计本身就值得一读：agent 容器（装着你写的 src/，只能写 .tasks/ 和日志目录）与任务容器（每个任务一个独立镜像）完全隔离，两者都不通互联网，agent 容器唯一的出口是一条通往课程 API 的 egress 代理；对任务容器的一切操作必须走 sandbox API（/exec、/read、/write），禁止本地 open() 和 subprocess。调度规则同样明确：同时最多 5 个任务打开；每个任务每次只能有一个正在评分的提交；单任务评分限时 35 分钟（挂起的测试套件按全失败计）；总运行限时 4 小时，到点后所有未完成任务按当前状态结算。

成本结构是作业的核心变量。课程 API 提供三档模型，价格刻意拉开了两个数量级：

档位 输入 ($/1M tokens) 缓存输入 ($/1M tokens) 输出 ($/1M tokens)
Expert 2.00 0.10 10.00
Standard 0.08 0.004 0.28
Starter 0.01 0.0005 0.04

三档可任意混用，这实际上把模型路由（routing）从一个听课概念变成了学生必须做出的真实决策：哪些子任务值得 Expert，哪些 Starter 就够。加上缓存输入的巨大价差，KV-cache 与 prefix 复用的经济学也第一次变得可感知。

排行榜的规则相当精细：26 个任务，三个指标（解题数、每解出一题的成本、每解出一题的耗时），采用 skyline（Pareto 分层）排名，解出 ≥7 题的提交按三指标的支配关系分层排序，不足 7 题的排在所有达标提交之后。预算限制为每天 30 美元、每次提交 10 美元。计分公式为 max(81 − rank, 50)，条件是你至少有一次提交打败基线（未达基线则直接按 81 − rank 计分，没有保底）；官方基线是在 10 美元、4 小时内解出 16 题。也就是说，哪怕排名靠后，追平或超过基线就能保底 50 分；排名第一名得 80 分。80 分给排行榜，10 分给 write-up，10 分给露脸出声的三分钟视频。

两个细节最能说明这门课的性格。其一，失败原因会按任务逐条展示（未打开、未完成、无补丁、测试未运行、import 错误、破坏已有测试、新测试失败；崩溃和超时照样计入成绩），一切透明。其二，作业设有一个特别加分项：报告基础设施的安全漏洞最多可加 3 分，而利用漏洞作弊则整份提交作废，把安全研究也纳入了激励，同时堵死了投机。

3.5. A4 “Mads-Serve”：自建引擎（20%，10/21–11/10，预计 10–14 小时）

详细规格要到 10 月 21 日发布当天才上线，但方向已在课程页明确：拿掉商业 API，自己用一个推理引擎部署 7–8B 的开源权重模型，运行你自己的 agent。然后测量质量损失了多少、诊断损失来自哪里，并通过 agent harness（而不是换更大的模型或退回商业 API）把性能补回来。这是全课最点题的作业：它把 Part II 所学的 serving、量化、KV-cache、speculative decoding 全部从“听课内容”变成“你必须亲手操作并获得反馈的杠杆”，同时逼学生直面“小模型 + 好系统”与“前沿模型 API”之间的真实差距，并用上层工程手段弥合它。可以预期它的评测集正是 A2/A3 沿用的那套任务；同一 workload 下，唯一变量就是你自己的 serving 栈。

3.6. A5 “Mads-Stack”：全栈优化（10%，11/11–11/29，预计 12–18 小时）

规格同样未发布，但方法论要求已经写得很清楚，而且相当严格：profile 整条执行路径，解释时间、token 和算力分别花在了哪里；在改动任何东西之前先写下性能假设；然后跨所有层（agent 循环、模型选择、serving 系统）做优化，重跑同一 workload，验证哪些改动真正起了作用。评分延续 leaderboard 模式（80 分性能 + 20 分写作），延迟作为新增指标加入排名。交付物是公开发表的博客。如果说 A3 训练的是“在固定质量下省钱”，A5 训练的就是系统研究最核心的习惯，假设驱动的测量，以及诚实的归因。

3.7. 递进逻辑：约束的逐层释放

回头看这五个作业的设计，可以看到一条清晰的约束控制线：A1 什么都不能改（只能看），A2 只许改运行时（模型是定的），A3 只许改模型之外的一切（三档模型任选但都是黑盒），A4 必须换掉模型（自己 serve），A5 允许动一切（但必须先写假设）。每一层的自由度都在扩大，而每一层都继承了前一层的产出；A2 建立的评测集成为后续所有作业的基准，A3 的成本意识、A4 的 serving 能力在 A5 汇合。配合 session 存档审计、反投机评分和对无解任务的诚实分析要求，这套作业序列教的不只是五项技能，而是一个完整的纵向系统观：知道钱花在哪，知道时间花在哪，并且能用证据说话。

4. 期末项目：科研训练的浓缩

期末项目占 20%，分产品赛道（做一个真正打败现有最强替代品的工具）和研究赛道（提出一个可证伪的原创论断，分 agent 侧和 systems 侧）。四项评分维度等权：问题与动机、技术执行、评估、报告。

几个要求体现了纯正的系统研究方法论：

  • “Reproduce before you improve”，先在自己的环境里复现最接近的已有结果，再谈改进；
  • 基线必须是“最强现有系统”，且明确指出“把输入贴给前沿模型也算一个基线”；
  • 实验前先固定 workload、指标和协议，重复试验、报告不确定性、测边界条件；
  • 引用 Ousterhout 的原则要求“往深一层测量”，做组件级分解，而非只看端到端数字；
  • 负面结果受到明确尊重，一个没做成的项目，只要有出色的分析和诚实的局限说明，可以拿到接近满分。

最终交付形式是 12 月 7 日的现场 poster/demo（同伴互评）和 12 月 8 日通过 PR 提交到课程博客仓库的博文与可复现仓库。

5. 制度设计：几处罕见而值得思考的规定

AI 使用政策是这个课程最“当代”的部分。 AI 工具不是被容忍，而是被鼓励；但强制披露，未披露的 AI 使用按学术不端处理，披露了则零惩罚。更进一步的措施：Claude Code 是全部五个作业的必需工具，学生必须提交导出的 session 文件作为过程证据，支撑 write-up 中的过程性陈述。同时责任完全归己：AI 产生的 bug 和错误论断就是你的 bug 和错误论断，学生须能独立答辩。这大概是“AI 时代如何教系统课”这一问题目前最完整的回答之一：不禁止、不放任，而是让 AI 使用可审计。

**Leaderboard 评分（A3、A5）**引入了直接竞争：80 分按排名给（公式 max(81 − rank, 50)，达基线才有保底 50），另 20 分给写作和视频。A3 比解题率与成本，A5 还加延迟。课程设有公开排行榜（leaderboard.cs2680.com）。教授也明说：大多数人在这两个作业拿不到 80。这把真实的性能竞争引入了课堂。

严格的 20% A 档曲线、四天迟交额度（之后每天贬值 20%）、参与度占 10% 且“零参与就是零分”、嘉宾讲座不得录制、学生和嘉宾演讲时全员合上笔记本。这些细节共同传递出一种高强度的研究文化。

加分项（上限 10%）也有特色：做分享最多各 4%；提出让 ChatGPT、Claude、Gemini 全部答错的 “AI-stumper” 问题每个值 2%；要求附精确 prompt、三个模型带日期的回答、有出处正确答案和失败分析。这个设计本身就是一个关于当前模型能力边界的众包实验。

算力配置相当扎实：课程自有 HPC 提供 72 台 CPU 服务器和 120 台 RTX PRO 6000 Blackwell GPU 服务器，A1–A3 用 Claude Code 和 API（费用课程承担），AWS 可选。对一门 80 人的课来说，这个资源投入说明了学校对它的定位。

6. 阅读清单的取向

阅读材料几乎全部来自一线实践而非教科书：ReAct、Lilian Weng 的 agent 综述、Anthropic 的 multi-agent 研究系统复盘、Cognition 的《Don’t Build Multi-Agents》（一篇反对多 agent 架构的著名檄文）、MemGPT、Claude Code 最佳实践、Simon Willison 的 agentic 工程模式。把 Anthropic 和 Cognition 两家立场对立的文章并排放进同一门课，本身就是在教学生：这个领域没有定论，读一手工程复盘比读二手综述重要。背景参考书则是 OSTEP、MLSys Book 等经典系统教材。

清单内容我放在最后面。

7. 总体感受

这门课的重要性体现在三个层面。

作为课程设计，它是“纵向整合”的典范。现有课程要么教 prompt 工程和 agent 框架（应用层），要么教 vLLM/调度/量化（推理系统层），两者之间存在一条真实的认知鸿沟；做应用的人不理解 serving 的成本结构，做系统的人不理解 agent 的行为模式。CS2680 的五作业序列让学生被迫同时握住两头，而 A4（小模型 + 优秀 harness 追平大模型 API）正是这条鸿沟上最关键的一跳，也是当下业界（推理成本优化、边缘部署、模型路由）的真实问题。

作为学科信号，它标志着“AI 系统”作为独立学科方向的正式成型；不再是大模型课程的附属，而是有自己完整的课程体系、方法论（假设驱动的全栈 profiling）、和评价标准（可复现、负结果友好、基线严格）。授课教师从存储/缓存系统转向 AI 系统，也代表了这一代系统研究者的典型轨迹。

作为 AI 时代教学制度的实验，它的“AI 强制使用 + session 存档审计 + 披露免责”三元组，为“作业到底在考什么”提供了一个自洽答案：考的是驾驭 AI 的过程与对结果的完全责任，而非与 AI 隔离的手工能力。

如果说有什么值得留意的张力：20% A 档曲线叠加 leaderboard 竞争，配合 70% 权重的作业，课程压力会相当大；而“课程不教所有细节、强调自主学习”的定位，也意味着它对学生的自驱力要求高于一般研究生课。这符合它培养研究者的目标，但确实不是一门轻松的课。

一句话总结：CS2680 是目前对“如何把 agent 应用与推理系统教成一件事”最完整、最诚实的一次课程实验；它教的不只是知识，而是当前 AI 工程领域最稀缺的那种纵贯全栈的判断力。

8. 推荐阅读清单

8.1. Sep 9 · Agents Use I: How Claude Code Works

8.2. Sep 14 · Agents Use II: 100x Engineer with Multi-agents

8.3. Sep 16 · Agents Design I: Context Management and Tool Design

Agent 基础：

面向缓存复用的上下文组织（这个小标题本身就点出了系统视角）：

工具设计：

8.4. Sep 23 · Agents Design II: Multi-agent Architecture, Coordination, and Communication

8.5. Sep 28 · Agents Design III: Agent Memory and Reliability