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Stanford's Fall 2026 CS 224V course builds accountable, low-hallucination agents

AIStanford's Fall 2026 CS 224V Agentic AI course, taught by Monica Lam, centers on a semester-long team project worth 65% of the grade. Topics include retrieval-augmented generation for reducing hallucination, SMT-based accountable decision-making, and long-horizon agents, with lectures built around systems such as STORM, SatIR, WikiChat, SPINACH, and SUQL. The post also covers attendance, enrollment limits, and the schedule of assignments and proposals.
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斯坦福秋季新课 CS224V Agentic AI:一学期把「会幻觉的 LLM」做成可问责 Agent

CS 224V Agentic AI Fall 2026

课程首页 · Schedule · Projects(Monica Lam,Fall 2026)

斯坦福 2026 年秋季一门以整学期项目为主、讲义为方法骨架的 Agentic AI 课:围绕少幻觉、可问责决策、混合知识推理与长程 Agent,学生做基础方法研究或领域 Agent;评分里期末项目占 65%。

这门课主要讲什么、怎么学?

授课人 Monica Lam(Head TA Cyrus Zhou 等)。周一/三 15:00–16:20,教室 CoDa B80,必须到课;Canvas 有录像,但公开幻灯片故意留白,鼓励现场参与。学分 3–4。先修任选其一:LINGUIST 180/280、CS 124、CS 224N、CS 224S、224U。班级限招以便项目督导,Navigator 上目前 waitlist only(#2029)。SCPD 远程有,但校方强调不是用来撞课的;参与分占 15%,本地生约 5% 到课,另有周末更新与每周项目导师互动(本地约 10%、远程约 15% 打在这块);Ed 上助人有 bonus。作业 20%,期末项目 65%。项目 2 人一组,校内外导师每周跟;可自拟题目写进提案文档拉伙伴。提案表截止约 10/18 23:59 PT;旁听可邮件 subject「audit cs224v request」。

开场问题很直接:LLM 会幻觉,怎样做成有用、靠得住的 Agent?课把「计算思维」落到读写检索算法、科研知识策展与洞察发现,以及可问责 AI;主题清单包括:用 RAG 与形式化任务描述压问答/任务型幻觉;在数据库、知识库与非结构化文本上做混合推理;科研知识整理与发现;用形式方法提高决策准确与可解释;以及长程 Agent 的自动提效提准。

按日程走的课程学习主线

9/23 导论:幻觉问题、计算思维、可问责 AI,以及整课设计。

9/28 知识策展:开放域如何用 LLM 策展,写作前迭代、多视角检索阅读,并可交互个性化。系统:STORM / Co-STORM。Homework 1 发出。

9/30 研究项目:可参与的研究线与 AOS 架构,知识检索/策展/发现;科学推理、可问责决策、对话管理等 harness;领域 Agent;harness 训练。学生 intro 表截止。

10/5–14 可问责 AI 与约束检索:高风险决策(如临床试验匹配)要求比 embedding 相似度更高的召回与精度,且要能给出忠实、可靠、完整的理由。把约束写成 SMT(satisfiability modulo theories),用定理证明器当可问责决策者。系统:SatIR、VERDICT。后续展开高召回、低假阳的约束检索:规范化、逻辑蕴含、缺失填补的显著性,以及从 SMT 投影到关系代数,仍以 SatIR 为线索。其间穿插学生 pitch 与小组提案展示;HW1 约 10/6 交,HW2 与正式提案约 10/18 交。

10/19 少幻觉 RAG 对话:基于自由文本的对话如何接地,检索、摘要、核验生成、回复生成,并讨论说服性场景里的事实性与评估方法。系统:WikiChat。

10/26 查知识库与图:用自然语言打开 Wikidata 这类巨量事实库。语义解析 + ReAct。系统:SPINACH(Wikidata)、DataTalk(FEC 等)。

10/28 数据驱动深研 Agent:从表数据里抽洞察、复现已发表发现;借鉴探索性数据分析与数据叙事,把结构化数据上的 deep research 重写成「论点驱动」的分析过程。系统:DataSTORM。

11/2 混合数据查询:问题同时需要结构化与非结构化答案时怎么办。SUQL 被介绍为把信息检索(自然语言)与数据库查询(SQL)合在一起的查询语言,并谈语言设计与评估。

11/4 长上下文、长程深研:要跨一大批文档读、比、析,而上下文永远不够。路径是自动建模式、建库、对齐数据后再答。系统:SLIDERS。

11/9 任务型 Agent 少幻觉:Genie Worksheet 作为高层任务规格语言,作者主要描述「要完成的任务」,低层对话实现交给语言运行时;内容覆盖形式对话状态、语义解析、对话状态跟踪与回复生成,以及如何跨领域规模化做出可靠 Agent。

11/11 Coding Agents:以 Claude Code、OpenAI Codex 一类为例,拆成 LLM + 工具 + harness,并谈 harness 的元优化。

11/16 VLM 转录:古文献/印刷品的语言、版式与数字化质量难题,以及用视觉语言模型微调让历史文献可检索可读。

11/18 LLM 训练导论:指令跟随模型与训练数据从何而来。

其后感恩节休息,12/2 小组期末展示。往年还有 Fall 2025 / 2024 / 2023 可对照。

这门课在强调什么

整条日程几乎「一讲一系统」:不停留在 prompt 技巧,而把 Agent 绑在策展流水线、SMT/约束检索、核验式生成、KB/图上的 ReAct、表上论点驱动分析、SUQL 混合查询、长文档自动建库、任务规格语言 Genie、以及 coding harness。项目权重大、导师周跟,形态更像带督导的 Workshop。

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Original title: 斯坦福秋季新课 CS224V Agentic AI:一学期把「会幻觉的 LLM」做成可问责 Agent