🎓 스탠퍼드 CS329A: AI 에이전트의 자기 진화 연구 과정, 공식 영상 및 과제 코드가 공개되다!

CS329A《Self-Improving AI Agents》는 스탠퍼드 대학교가 2025년 가을에 개설하는 대학원 과정으로, Aakanksha Chowdhery와 Azalia Mirhoseini가 공동 강의합니다.

2026년 8월, Stanford Online은 이 과정의 9개 회차 강의 영상을 유튜브(YouTube)에 공개하여 무료로 학습할 수 있게 했습니다.

이 수업은 매우 흥미로운 질문을 탐구합니다:

AI 에이전트가 끊임없는 시도, 결과 검증, 피드백 활용 및 지속적인 학습을 통해 스스로 점점 더 똑똑해질 수 있을까요?

📚 주요 강의 내용:
▪️ 테스트 시간 스케일링 (Test-time Scaling): 추론 계산량을 늘려 모델의 문제 해결 능력을 향상시킵니다.
▪️ 검증기 (Verifier): 검증기를 통해 결과를 확인하며, 모델이 오류를 발견하고 수정하는 방법을 학습하게 합니다.
▪️ 강화학습 (Reinforcement Learning): 강화학습과 환경 피드백을 활용하여 모델을 지속적으로 최적화합니다.
▪️ 추론 및 계획 (Reasoning & Planning): 다단계 추론, 작업 계획 수립 및 검색 전략을 다룹니다.
▪️ 자기 개선 에이전트 (Self-Improving Agents): 자동적인 과제 생성, 검색 및 피드백을 통해 스스로를 개선하는 방법을 구현합니다.
▪️ 메모리 및 도구 사용 (Memory & Tool Use): 에이전트가 도구를 호출하고 코드를 작성하며 기억을 활용하도록 학습시킵니다.
▪️ 에이전트 평가 (Agent Evaluation): 복잡하고 장기적인 과제에서 에이전트의 실제 성능을 평가합니다.

또한, 이 과정은 Coding Agent, Deep Research, 로봇 지능체 등 다양한 응용 분야를 다루며, Google DeepMind와 같은 기관의 연구원들을 초청하여 실습 경험을 공유했습니다.

단순한 이론 설명 외에도, 본 과정은 3번의 프로그래밍 과제와 독창적인 연구 프로젝트가 포함되어 있어, 이미 대규모 언어 모델(LLM)에 대한 기초 지식을 갖추고 에이전트에 대해 깊이 있게 연구하고 싶은 개발자 및 연구원에게 적합합니다.

🔗 공식 학습 자료:
🌐 과정 공식 웹사이트 (교과 과정 개요, 커리큘럼, 논문 목록)
📺 유튜브(YouTube) 공식 강의 모음 (9개 회차)
🎬 Stanford Online 공식 채널
💻 공식 GitHub (강의 코드 및 과제)
🧪 2025년 가을 학기 과제 코드:
HW1: https://t.co/N6t1GvWOmA
HW2: https://t.co/a8f2cl50wO
HW3: https://t.co/J5eu9KEN33

만약 CS329Z가 에이전트를 어떻게 공학적으로 구축할지에 더 초점을 맞춘다면, CS329A는 '에이전트가 작동하는 과정에서 스스로 능력을 향상시키는 방법'을 더욱 깊이 연구합니다. (CS329A를 CS329Z의 심화 과정으로 볼 수 있습니다.)

차세대 AI 에이전트 기술을 깊이 이해하고 싶은 사람들에게 이 수업은 매우 가치 있는 체계적인 학습 기회를 제공할 것입니다.