ai-agents-for-beginners

AI агенти за начинаещи - Курс

Генеративен AI за начинаещи

Курс, който учи всичко необходимо, за да започнете да създавате AI агенти

🌐 Поддръжка на много езици

Поддържа се чрез GitHub Action (Автоматизирано и винаги актуално)

Предпочитате да клонирате локално?

Този репозиторий включва над 50 езикови превода, което значително увеличава размера на изтеглянето. За да клонирате без преводи, използвайте sparse checkout:

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"
Това ви дава всичко необходимо за завършване на курса с много по-бързо изтегляне.

Ако желаете да има поддръжка на допълнителни езици, които са изброени тук

🌱 Започване

Този курс съдържа уроци, които покриват основите на създаването на AI агенти. Всеки урок разглежда своята тема, така че започнете откъдето пожелаете!

Курсът поддържа множество езици. Вижте наличните езици тук.

Ако за първи път създавате с генеративни AI модели, разгледайте нашия курс Генеративен AI за начинаещи, който включва 21 урока за работа с GenAI.

Не забравяйте да отбележите с ★ този репозиторий и да форкнете това репо, за да пускате кода.

Срещнете се с други учащи, получете отговори на въпросите си

Ако срещнете затруднения или имате въпроси относно създаването на AI агенти, присъединете се към нашия специален Discord канал в Microsoft Foundry Discord.

Какво ви трябва

Всеки урок в този курс включва кодови примери, които можете да намерите в папката code_samples. Можете да форкнете този репозиторий, за да създадете собствено копие.

Кодовите примери в тези упражнения използват Azure AI Foundry и GitHub Model Catalogs за взаимодействие с езикови модели:

Github модели - Безплатни / Ограничени
Azure AI Foundry - Изисква се Azure акаунт

Този курс използва също следните рамки и услуги за AI агенти от Microsoft:

За повече информация относно стартирането на кода за този курс, вижте Настройката на курса.

🙏 Искате ли да помогнете?

Имате ли предложения или намерихте грешки в правописа или кода? Отворете проблем или Създайте pull request

📂 Всеки урок включва

Писмен урок, разположен в README и кратко видео
Примерен код на Python, поддържащ Azure AI Foundry и Github модели (безплатни)
Връзки към допълнителни ресурси за продължаване на обучението

🗃️ Уроци

Урок	Текст & Код	Видео	Допълнително обучение
Въведение в AI агенти и случай на използване	Връзка	Видео	Връзка
Разглеждане на AI агентски рамки	Връзка	Видео	Връзка
Разбиране на AI агентски дизайн модели	Връзка	Видео	Връзка
Дизайн модел за използване на инструменти	Връзка	Видео	Връзка
AI Agentic RAG	Връзка	Видео	Връзка
Създаване на надеждни AI агенти	Връзка	Видео	Връзка
Дизайн модел за планиране	Връзка	Видео	Връзка
Мулти-Агентски дизайн модел	Връзка	Видео	Връзка
Метакогнитивен дизайн шаблон	Връзка	Видео	Връзка
AI агенти в продукция	Връзка	Видео	Връзка
Използване на агентни протоколи (MCP, A2A и NLWeb)	Връзка	Видео	Връзка
Инженеринг на контекст за AI агенти	Връзка	Видео	Връзка
Управление на агентна памет	Връзка	Видео
Изследване на Microsoft Agent Framework	Връзка
Създаване на агенти за използване на компютър (CUA)	Скоро налично
Деплойване на мащабируеми агенти	Скоро налично
Създаване на локални AI агенти	Скоро налично
Защита на AI агенти	Скоро налично

🎒 Други курсове

Нашият екип произвежда и други курсове! Вижте:

LangChain

—

Azure / Edge / MCP / Агенти

Серия за генеративен AI

Основно обучение

Серия Copilot

🌟 Благодарности към общността

Благодарим на Shivam Goyal за приноса с важни примерни кодове, демонстриращи Agentic RAG.

Принос

Този проект приветства приноси и предложения. Повечето приноси изискват да се съгласите с Лицензионно споразумение за сътрудници (CLA), в което декларирате, че имате право и наистина ни предоставяте правата за използване на вашия принос. За подробности посетете https://cla.opensource.microsoft.com.

Когато изпратите pull request, бот за CLA автоматично ще определи дали трябва да предоставите CLA и ще маркира PR подходящо (напр. статус проверка, коментар). Просто следвайте инструкциите на бота. Ще се налага да го правите само веднъж за всички репозитории, използващи нашия CLA.

Този проект е приел Кодекса на поведение на Microsoft Open Source. За повече информация вижте ЧЗВ за Кодекса на поведение или се свържете с opencode@microsoft.com за допълнителни въпроси или коментари.

Търговски марки

Този проект може да съдържа търговски марки или лога на проекти, продукти или услуги. Оторизираната употреба на търговските марки или лога на Microsoft е предмет на и трябва да следва Ръководството за марки и бранд на Microsoft. Използването на търговски марки или лога на Microsoft в модифицирани версии на този проект не трябва да създава объркване или да предполага спонсорство от Microsoft. Всяко използване на търговски марки или лога на трети страни е предмет на политиките на тези трети страни.

Получаване на помощ

Ако се затруднявате или имате въпроси относно изграждането на AI приложения, присъединете се към:

Ако имате обратна връзка за продукта или срещнете грешки по време на разработката, посетете:

Отказ от отговорност:
Този документ е преведен с помощта на AI преводаческа услуга Co-op Translator. Макар да се стремим към точност, моля имайте предвид, че автоматичните преводи могат да съдържат грешки или неточности. Оригиналният документ на неговия език трябва да се счита за авторитетен източник. За критична информация се препоръчва професионален човешки превод. Ние не носим отговорност за каквито и да е недоразумения или неправилни тълкувания, произтичащи от използването на този превод.

This site is open source. Improve this page.