根据AndrewYNg的介绍，开源工具aisuite让开发者能够用几行代码构建高度自主但中等能力且不太可靠的AI智能体。通过为前沿大语言模型（LLM）提供如磁盘访问或网页搜索等工具，并输入高级任务指令，例如创建HTML贪吃蛇游戏或进行深入研究，开发者可以快速试验AI代理的多样应用场景。Andrew Ng指出，这种方式适合原型开发和探索，但实际生产环境下的智能体需要更强的架构支撑以提升可靠性。这为AI从业者提供了创新实验机会，也凸显了工业级应用中稳定性的重要性（来源：AndrewYNg推特，deeplearning.ai/the-batch/issue-331）。

据DeepLearning.AI官方消息，全新上线的“DSPy：构建与优化智能代理应用”课程，系统讲解了DSPy的签名和模块化编程模型，帮助开发者快速构建模块化、可追踪、易调试的生成式AI代理应用。该课程强调实用技能培训，有助于企业和开发者构建可扩展的AI解决方案。此次发布反映出AI行业对生成式AI工作流模块化与可追踪性的重视，为企业高效部署和管理复杂AI系统带来新的商业机会（来源：DeepLearning.AI，Twitter，2025年6月6日）。