麻省理工学院和牛津大学在 GitHub 上免费发布了价值2500美金的Agent 人工智能课程。（白嫖2500美金） 课程主要内容（10篇阅读课程+12个视频讲座）： 1. AI Agent 到底是什么？（Agent 的定义、和普通聊天式 AI 的区别） 2. Agentic 系统的 4 种类型（不同自治程度/架构范式，怎么选） 3. AI 的“工具”是什么？（Tool/Function Calling、API 接入、工具链） 4.Agentic RAG（RAG + Agent 的结合：检索→推理→行动） 5. MCP（Model Context Protocol）（上下文/工具/数据对接的新协议思路） 6. 规划 & 推理模型（Planning + Reasoning：让 Agent 会“先想再做”） 7. 记忆（Memory）（短期/长期记忆、偏好、状态、跨会话上下文） 8. 多智能体系统（Multi-Agent）（分工协作、协调机制、扩展性） 9. 真实世界系统拆解（生产级 Agent 系统怎么搭、坑在哪里） 10. 经验总结 & 未来趋势（关键教训、下一步会往哪走） Github 我放到评论区了👇

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