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AI Agents for Beginners - 課程

AI Agents for Beginners

一個教你開始構建 AI Agents 所需知識的課程

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🌐 多語言支持

透過 GitHub Action 支援(自動且最新)

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此存儲庫包含超過 50 種語言翻譯,會大幅增加下載大小。要克隆不包含翻譯的版本,請使用稀疏檢出:

Bash / macOS / Linux:

git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners.git
cd ai-agents-for-beginners
git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'

CMD (Windows):

git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners.git
cd ai-agents-for-beginners
git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images"

這樣可以讓你快速下載完課程所需所有內容。

如果你想增加支援的翻譯語言,請見 這裡

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🌱 開始吧

此課程涵蓋構建 AI Agents 的基礎知識。每課涵蓋不同主題,隨你喜歡從任何課程開始!

此課程支援多種語言。請見我們的可用語言列表

如果你是第一次使用生成式 AI 模型建構,請參考我們的初學者生成式 AI 課程,內含 21 節建構生成式 AI 的課程。

別忘了幫此 repo 點星 (🌟)分叉此 repo來執行程式碼。

認識其他學員,解決你的問題

如果你卡住或對構建 AI Agents 有任何問題,歡迎加入我們的專屬 Discord 頻道,位於 Microsoft Foundry Discord

你需要準備

課程中的每一課程都包含程式碼範例,可在 code_samples 資料夾中找到。你可以分叉此 repo來創建屬於自己的副本。

這些練習中的程式碼範例使用 Microsoft Agent Framework 與 Azure AI Foundry Agent Service V2:

此課程使用 Microsoft 的以下 AI Agent 框架與服務:

部分程式碼範例也支援其他 OpenAI 兼容的提供者,例如提供大上下文模型 (高達 204K 令牌) 的 MiniMax。詳情請參閱課程設置

更多執行課程程式碼的資訊,請參考課程設置

🙏 想幫忙嗎?

你有建議或發現拼寫或程式錯誤嗎?提出問題建立拉取請求

📂 每堂課包含

  • 位於 README 的書面課程及短影片
  • 使用 Microsoft Agent Framework 與 Azure AI Foundry 的 Python 程式碼範例
  • 連結到額外資源以延續你的學習

🗃️ 課程

課程 文本與程式碼 影片 額外學習資料
AI Agents 及其使用案例簡介 連結 影片 連結
探索 AI Agent 框架 連結 影片 連結
理解 AI Agent 設計模式 連結 影片 連結
工具使用設計模式 連結 影片 連結
Agentic RAG 連結 影片 連結
構建值得信賴的 AI Agents 連結 影片 連結
規劃設計模式 連結 影片 連結
多 Agent 設計模式 連結 影片 連結
元認知設計模式 連結 影片 連結
AI 代理在生產環境中 連結 影片 連結
使用代理通訊協議 (MCP、A2A 及 NLWeb) 連結 影片 連結
AI 代理的上下文工程 連結 影片 連結
管理代理記憶 連結 影片
探索微軟代理框架 連結
建立電腦使用代理 (CUA) 連結 連結
部署可擴充代理 即將推出
建立本地 AI 代理 即將推出
安全保護 AI 代理 即將推出

🎒 其他課程

我們團隊還製作其他課程!請查看:

LangChain

LangChain4j 入門 LangChain.js 入門 LangChain 入門

Azure / Edge / MCP / Agents

AZD 入門 Edge AI 入門 MCP 入門 AI 代理入門


生成式 AI 系列

生成式 AI 入門 生成式 AI (.NET) 生成式 AI (Java) 生成式 AI (JavaScript)


核心學習

機器學習入門 資料科學入門 人工智能入門 網絡安全入門 網頁開發入門 物聯網入門 XR 開發入門


助理編程系列

AI 配對編程助理 C#/.NET 助理 助理冒險

🌟 社群感謝

感謝 Shivam Goyal 提供示範代理式 RAG 的重要程式碼範例。

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本專案歡迎各種貢獻與建議。大多數貢獻需您同意 《貢獻者授權協議》(CLA),確認您有權且確實授權我們 使用您的貢獻。詳情請參閱 https://cla.opensource.microsoft.com

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商標

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