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作业背景

“大人，时代变了”

过去几年，人工智能（Artificial Intelligence，AI）的能力突飞猛进：写代码、写文章、读文献、画图、做视频，样样都会做，速度快，效果也尚可。找工作，招聘要求里“熟练使用 AI 工具”越来越常见；做科研，用 AI 读文献、复现代码、改论文草稿越来越普及。对计算机系的学生来说，不碰 AI 是说不过去的。

目前 AI 的前沿应用，主要建立在大语言模型（Large Language Model，LLM）之上。LLM 的原理是对话补全：你发一段文字，它预测对话后续的内容，回复一段文字。但对话只是起点。在 Agent 的加持下，通过工具调用，它能做超出对话本身的事：你说“帮我把这个文件夹里的照片按时间整理好，再挑出有我的合影”，它会去读文件夹、识别照片内容，最后把整理好的照片和合影挑出来给你。这种以 LLM 为核心、能感知、能规划、能调用工具、能自己跑完多步任务的程序，就是 AI Agent。除了 LLM，语音识别与合成、文生图、文生视频等模型同样可以参与进来。这正是这次大作业要实现的东西。

为什么今年换了一个全新的作业

往年的大作业题目明确、规格清晰，重点考察把固定需求写成高质量 Rust 程序的能力，教学目的是锻炼学生独立完成一个完整项目。但在 AI 时代，写代码这件事，AI 已经能替你完成大半；作业如果还只考“写程序”，考的就是 AI 的强项。这门课要教的，已经扩展到怎么用 AI 写代码。所以今年设计了一个全新的作业。

相比往年的固定选题，今年的作业更贴近真实世界。真实世界的项目很少从明确题目开始，第一步往往是“不知道要做什么”：用户只有一个模糊的烦恼，需要有人把它变成具体、可实现的方案，再与 AI 协同，又快又好地实现出来。这正是 AI 时代程序员很需要的一项能力。

所以今年课程组第一次把大作业从“完成一个规定程序”改成“设计并实现你自己的 AI Agent”。我们希望你能：

  • 从你自己或周围人的真实生活、学习、娱乐场景出发，解决自己或他们遇到的实际问题，或者做一些你和他们都会觉得有趣的东西，乐在其中；
  • 完整走一遍从痛点发现、需求分析、方案设计、编码实现到展示答辩的流程；
  • 把课上学的 Rust（所有权、并发、异步、工程化）真正用在一个系统上。

通用 Agent 很强，但做不好你的具体事

你可能会想：GPT、DeepSeek、Qwen、Kimi 这些模型已经这么强，配上通用 Agent 似乎什么都能做，为什么还要自己实现一个？区别在“通用”和“专用”。通用 Agent 什么都会一点，但不会专门为你的场景优化；专用 Agent 把大模型变成工作流里的一环，而不是用大模型去替代整个工作流。举几个具体的例子：

  1. 本地有一万张照片，程序先给它们建好人脸聚类和语义索引，你问一句“找出 2024 年暑假在清华拍的所有有树的照片”，几秒内它就给出结果。索引、检索是写死的代码在干，大模型只负责听懂你要的是什么。
  2. 银行流水和支付宝、微信的账单散在邮箱和各个 App 里，它自动下载、解析，按你定的规则分类成“餐饮”“交通”“游戏”，月底生成报表。你问一句“我上个月在游戏上花了多少钱？”，它直接给你数字，不用自己打开五个 App 一个个加。
  3. 你追的剧更新了，它自动提醒、下载、按剧集归档；看完一集，还能让它按你的口味总结这集讲了什么、埋了什么伏笔，顺带帮你磕一磕剧里的 CP。你只负责看，剩下的它包了，连下饭的电子榨菜都帮你备好。

你要做的，是用 Rust 语言给它接上数据、接上工具、定好规矩，把它变成只服务一个场景的专属工具。这就是本次大作业的核心：

找一个真实的、现有通用 Agent 解决不好的痛点，用 Rust 设计和实现一个高度场景定制化的 AI Agent。

这次作业具体要做什么

一句话版本：

从你的真实生活出发，找到一件“通用 Agent 做不好”的事，用 Rust 写一个专门为它定制的 Agent，并且至少在两个地方做出通用 Agent 做不到的定制。

具体来讲，有如下关键点：

  1. 场景必须真实、具体。“帮我看论文时自动爬 arXiv、提取创新点、跑官方代码验证、输出复现可信度报告”是一个好场景；“做一个学习助手”则太过模糊。
  2. 必须针对场景做定制。至少两项专门优化或定制逻辑（例如领域知识库、专用工具调用链、定制 Prompt 工程、设计结构化输出），让你的 Agent 在这个场景下明显强于通用 Agent，或者做到通用 Agent 做不到的事。

完整要求见作业要求。

为什么值得认真做

  • 作业结束时，你会有一个真正能解决自己痛点、帮自己省时间的工具，或者围绕你感兴趣的事物做出的实用辅助功能，而不是写完就扔的练习题。很可能毕业了还在用。
  • 怎么判断一个场景适不适合交给大模型、怎么设计 Prompt、怎么编排工具调用、怎么控制成本，这些都是现实中程序员需要考虑的地方。这门课让你完整走一遍。
  • 从需求分析、架构设计、Rust 实现、UI 打磨，到写文档、做演示、接受互评和答辩，这是真实产品从 0 到 1 的全过程。
  • 选题完全由你定。追剧的、打游戏的、搞科研的、管钱的，做什么都行，做自己感兴趣的东西。

自由选题，但不会让你一个人摸索

没有标准答案，是这份作业最自由的地方，也是最容易让人没有方向的地方。但你不用担心：

  • 流程上，三阶段评审把整个作业拆分成选题确认、公开展示、分课堂展示三个节点：第一阶段老师和同学帮你反馈选题，第二阶段同学互相试用作品，第三阶段互相评分。
  • 技术上，本课程鼓励使用 AI 辅助开发（见开发辅助工具），写代码、查资料、改 bug 都有 AI 帮忙；你和 AI 的协作记录本身就是提交物的一部分。
  • 方法上，快速入门用一个 Ban-Pick 分析 Agent 的例子，把定选题、迭代设计文档、让 AI 实现、对话改进、收尾展示的完整流程走了一遍。没有头绪的话，可以一步步参考它的思路，设计自己的东西。

第一个建议

选题是整个作业里最重要、也最容易被低估的一步。可以认真想一想：你身边有没有反复出现、让你觉得“这破事怎么还要我自己干”的场景？想到一个就先记下来，哪怕不完美。后面的快速入门会告诉你怎么把它打磨成好选题。