开源AI工程课：503节实战从零手搓

Agent Memory作者的新项目，课程设计明显对标Andrej Karpathy的'Neural Networks: Zero to Hero'但覆盖面更广——从prompt到MCP server全链路。320小时的体量意味着这不是速食教程，而是替代传统ML工程学位候选方案。

关键差异化在于'每节课产出一个artifact'，这比纯理论课程更适合简历导向的学习者。但风险也明显：Julia和Rust的引入是否必要存疑，Python+TypeScript已覆盖95%的AI工程岗位需求，额外语言可能稀释核心精力。

最该关注的是MCP server部分——Model Context Protocol正在快速成为AI应用的事实标准接口，但系统教学资源极少。如果你现在用LangChain/LlamaIndex做agent集成，这部分值得优先扫一遍，可能比官方文档更高效。