CS 329Z: Engineering AI Agents Stanford / Fall 2026 @stanfordnlp https://cs329… · @shao__meng · TwKit

@shao__meng

CS 329Z: Engineering AI Agents Stanford / Fall 2026 @stanfordnlp https://cs329z.stanford.edu 第 9 讲：Agent 系统优化方法的选型图 优化的前提是数据、系统和评估指标三样都有。一般先做上下文优化（prompt 和 few-shots），因为便宜、快、省样本。上下文优化不够用、想把能力蒸馏到小模型、或者 prompt 越写越长时，再改权重。让 agent 自己去优化也已经可行，这时最需要把控的是评估指标本身。 https://web.stanford.edu/class/cs329z/slides/lecture09.pdf 什么时候值得优化 · 三根支柱缺一不可：数据（训练数据、轨迹、示范、人类反馈）、系统（模型、工作流、agent）、指标（通过率、LLM 评判、成本和延迟）。 · 优化解决的是“最后一公里”问题。模型给的是通用能力，优化是让它贴合你的具体场景。有些需求很难用 prompt 写清楚，用示例和评估反而更能把意图表达出来。 · 收益包括更可靠、适配特定领域、用更小的模型或更短的 prompt 降低成本，以及把成功和失败的经验沉淀下来。 · 开场用了一个投票例子：在 PaLM 2 上，“Take a deep breath and work on this problem step-by-step”的准确率是 80.2%，“Let's think step by step”是 71.8%。说明措辞的细微差别就会带来明显的效果差距，靠人手调很难找到最优。 上下文优化 1. 少样本示例优化 · 示例的排序会影响结果（Lu et al. 2022）。用探测集上的熵来选排序，可以接近穷举所有排序后的最优效果。 · 自举推理：STaR 用拒绝采样挖出正确的推理过程；DSPy 不需要微调，直接保留指标得分高的推理轨迹当示例，再搜索最佳组合。这种方式有时比人工写的推理或标准答案还好。 2. 反思式优化 · OPRO：把历史 prompt 和对应得分给 LLM 看，让它写出新的 prompt。“Take a deep breath”就是这样被找到的。 · MIPROv2 分三步：先自举出示例；再结合程序结构、数据特征、成功轨迹和写作技巧，生成多条候选指令；最后用贝叶斯代理模型在小批量数据上搜索“指令 + 示例”的最优组合。 · TextGrad：让 LLM 对输出提出改进意见，像梯度一样沿系统里的各个 prompt 反向传递。 · GEPA：基于反思做 prompt 进化，并保留帕累托前沿上的候选。讲义的结论是它在多个任务上优于基线，而且比 RL 省样本得多。 权重优化 · SFT：用强教师模型跑 agent 任务，把轨迹拿来训练学生模型，也可以先验证结果、只保留正确的。例如 FireAct 用 GPT-4 的轨迹微调 Llama2-13B，效果超过了直接 prompt 的 GPT-3.5。关键在于任务和环境要足够多样。 · RL：让学生模型自己跑任务，按任务是否完成给奖励，前提是结果可验证。讲义对比了 PPO 和 GRPO：PPO 要在内存中保留 4 个模型、每步训练 2 个；GRPO 只需 3 个、每步训练 1 个，优势值直接用组内奖励的 z-score 计算，DeepSeek-R1 用的就是 GRPO。 · On-policy 蒸馏：学生模型自己采样生成，教师逐 token 打分，好比“复盘自己下过的棋”。引用的 Thinking Machines 结果是，它比 RL 更高效，训出的模型也更好。 让 agent 自己做优化 · Darwin Gödel Machine：agent 修改自己的代码。选哪个版本当“父代”时，表现越好越优先，已有子代越多越靠后。消融实验显示，“自我修改”和“回到早期版本重新探索”这两点都不可或缺。 · Meta-Harness：让一个元 agent 看到全部历史经验，由它决定下一步改什么，逐步改出更好的 harness。 · autoresearch（karpathy）：给 agent 一个代码仓库，它自己提想法、改代码、跑实验，指标变好就保留，变差就回退，并把结果记下来。讲义还引用了 Cerebras 关于“如何防止这类循环作弊”的文章。 · 讲义的总结：agent 已经是不错的优化器，因此评估指标成了最需要把控的环节。 选型建议 适合上下文优化的情况 · 只能通过 API 调用、无法微调的强模型。 · 需要频繁、快速地重新优化。 · 环境交互成本高，需要省样本。 适合权重优化的情况 · 上下文优化不起作用，尤其是指令遵循能力弱的小模型。 · 手上有强教师模型，想换成更便宜的模型。 · prompt 已经膨胀得太长。 · 权重优化更吃数据，但能随数千、上万条样本持续提升（OpenThoughts-Agent）。 组合使用：BetterTogether 指出，有时最好的顺序是先优化 prompt，再优化权重，最后再回头优化一次 prompt。

曝光 223 · 评论 0 · 点赞 0 · 书签 2