ai-agents-for-beginners

AI Агенти за начинаещи - Курс

Генеративен AI за начинаещи

Курс, който ви учи на всичко, което трябва да знаете, за да започнете да изграждате AI агенти

🌐 Многоезична поддръжка

Поддържано чрез GitHub Action (Автоматично и винаги актуално)

Предпочитате да клонирате локално?

Това хранилище включва преводи на 50+ езика, 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 да завършите курса с много по-бързо изтегляне.

Ако желаете да се добавят допълнителни преводи на езици, които се поддържат, те са изброени тук

🌱 Първи стъпки

Този курс съдържа уроци, обхващащи основите на изграждането на AI агенти. Всеки урок обхваща своя тема, така че започнете, където пожелаете!

Курсът предлага многоезична поддръжка. Вижте наличните езици тук.

Ако е първият ви път да изграждате с генеративни AI модели, разгледайте нашия курс Генеративен AI за начинаещи, който включва 21 урока за работа с GenAI.

Не забравяйте да дадете звезда (🌟) на това хранилище и да го форкнете, за да стартирате кода.

Срещнете други обучаващи се, задайте въпросите си

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

Какво ви е нужно

Всеки урок в този курс включва примерен код, който можете да намерите в папката code_samples. Можете да форкнете това хранилище, за да създадете собствено копие.

Примерите за код в тези упражнения използват Microsoft Agent Framework с Azure AI Foundry Agent Service V2:

Microsoft Foundry - Необходим е Azure акаунт

Този курс използва следните AI агентни рамки и услуги на Microsoft:

За повече информация относно стартирането на кода за този курс, отидете на Настройка на курса.

🙏 Искате ли да помогнете?

Имате ли предложения или сте намерили правописни или кодови грешки? Отворете проблем или Създайте заявка за изтегляне (pull request)

📂 Всеки урок включва

Писмен урок в README и кратко видео
Примери с Python код, използващи Microsoft Agent Framework с Azure AI Foundry
Връзки към допълнителни ресурси за продължаване на обучението

🗃️ Уроци

Урок	Текст и код	Видео	Допълнително обучение
Въведение в AI агенти и случаи на употреба	Връзка	Видео	Връзка
Изследване на AI агентни рамки	Връзка	Видео	Връзка
Разбиране на AI агентни дизайн модели	Връзка	Видео	Връзка
Дизайн модел за използване на инструменти	Връзка	Видео	Връзка
Агентен RAG	Връзка	Видео	Връзка
Изграждане на надеждни AI агенти	Връзка	Видео	Връзка
Дизайн модел за планиране	Връзка	Видео	Връзка
Дизайн модел за множество агенти	Връзка	Видео	Връзка
Метакогнитивен дизайн модел	Връзка	Видео	Връзка
AI Агенти в продукция	Връзка	Видео	Връзка
Използване на агентни протоколи (MCP, A2A и NLWeb)	Връзка	Видео	Връзка
Контекстно инженерство за AI агенти	Връзка	Видео	Връзка
Управление на агентска памет	Връзка	Видео
Запознаване с Microsoft Agent Framework	Връзка
Създаване на агенти за използване на компютър (CUA)	Очаквайте скоро
Разгръщане на мащабируеми агенти	Очаквайте скоро
Създаване на локални AI агенти	Очаквайте скоро
Защита на AI агенти	Очаквайте скоро

🎒 Други курсове

Нашият екип създава и други курсове! Вижте:

LangChain

—

Azure / Edge / MCP / Агенти

Серия Генеративен AI

Основно обучение

Серия Copilot

🌟 Благодарности от общността

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

Принос

Този проект приветства приноси и предложения. Повечето приноси изискват да се съгласите с Споразумение за лицензиран приносител (CLA), което заявява, че имате право и действително предоставяте на нас правата да използваме вашия принос. За подробности посетете https://cla.opensource.microsoft.com.

Когато подадете pull request, ботът за CLA автоматично ще определи дали е необходимо да предоставите CLA и ще маркира съответно PR (напр. проверка на статус, коментар). Просто следвайте инструкциите, предоставени от бота. Това ще е необходимо само веднъж за всички хранилища, използващи нашия CLA.

Този проект е приел Кодекса на поведение на Microsoft за отворен код. За повече информация вижте Често задавани въпроси 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. Употребата на търговски марки или лога на Microsoft е разрешена и трябва да следва Правилата за употреба на търговски марки и брандове 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 правилата на тези трети страни.

Помощ

Ако се затрудните или имате въпроси за създаване на AI приложения, присъединете се към:

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

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

This site is open source. Improve this page.