ai-agents-for-beginners

AI Агентите за начинаещи - Курс

AI Agents for Beginners

Курс, който преподава всичко необходимо, за да започнете да изграждате AI агенти

🌐 Поддръжка на много езици

Поддържа се чрез GitHub Action (Автоматизирано и винаги актуално)

Предпочитате да клонирате локално?

Това хранилище включва преводи на над 50 езика, което значително увеличава размера на изтегляне. 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 още преводи на езици, поддържани са изброени тук

🌱 Започване

Този курс включва уроци, покриващи основите на изграждането на AI агенти. Всеки урок обхваща своя собствена тема, така че започнете откъдето искате!

Курсът поддържа много езици. Вижте наличните езици тук.

Ако това е първият ви път, когато работите с модели за генеративен AI, разгледайте нашия курс Generative AI For Beginners, който включва 21 урока за изграждане с GenAI.

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

Срещнете други учащи, получете отговори на въпросите си

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

Какво ви трябва

Всеки урок в този курс включва примерен код, който може да бъде намерен в папката code_samples. Можете да форкнете това хранилище, за да си създадете собствено копие.

Примерният код в тези упражнения използва Microsoft Agent Framework със Azure AI Foundry Agent Service V2:

Microsoft Foundry - изисква Azure акаунт

Този курс използва следните AI агентски рамки и услуги от Microsoft:

Някои примерни кодове също поддържат алтернативни OpenAI-съвместими доставчици като MiniMax, който предлага модели с голям контекст (до 204K токена). Вижте Course Setup за подробности за конфигурацията.

За повече информация относно стартирането на кода за този курс, отидете на Course Setup.

🙏 Искате ли да помогнете?

Имали ли сте предложения или намерени правописни или кодови грешки? Подайте заявка или създайте pull request

📂 Всеки урок включва

Писмен урок, намиращ се в README и кратко видео
Примерен Python код, използващ Microsoft Agent Framework със 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 използване	Връзка	Видео	Връзка
Изследване на AI агентски рамки	Връзка	Видео	Връзка
Разбиране на AI агентски шаблони за дизайн	Връзка	Видео	Връзка
Шаблон за използване на инструменти	Връзка	Видео	Връзка
Агентски RAG	Връзка	Видео	Връзка
Изграждане на надеждни AI агенти	Връзка	Видео	Връзка
Шаблон за дизайн на планиране	Връзка	Видео	Връзка
Шаблон за мулти-агент	Връзка	Видео	Връзка
Метакогнитивен Дизайн Шаблон	Link	Видео	Link
AI Агенти в Производство	Link	Видео	Link
Използване на Agentic протоколи (MCP, A2A и NLWeb)	Link	Видео	Link
Контекстно инженерство за AI Агенти	Link	Видео	Link
Управление на Агентска Памет	Link	Видео
Изследване на Microsoft Agent Framework	Link
Създаване на Компютърни агенти за използване (CUA)	Link		Link
Разгръщане на мащабируеми агенти	Скоро
Създаване на локални AI агенти	Скоро
Осигуряване на AI агенти	Скоро

🎒 Други Курсове

Нашият екип произвежда и други курсове! Вижте:

LangChain

—

Azure / Edge / MCP / Агенти

Серия Генеративен AI

Основно Обучение

Серия Copilot

🌟 Благодарности на общността

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

Принос

Този проект приема приноси и предложения. Повечето приноси изискват да се съгласите с Договор за лицензиране на приносители (CLA), с който декларирате, че имате право и наистина предоставяте на нас правата да използваме вашия принос. За подробности посетете https://cla.opensource.microsoft.com.

Когато подадете pull request, CLA бот автоматично ще определи дали трябва да предоставите CLA и ще декорира PR по съответния начин (напр. проверка на статус, коментар). Просто следвайте инструкциите на бота. Ще трябва да го направите само веднъж във 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 контактувайте opencode@microsoft.com при допълнителни въпроси или коментари.

Търговски марки

Този проект може да съдържа търговски марки или лога на проекти, продукти или услуги. Разрешената употреба на търговски марки или лога на Microsoft е подчинена и трябва да спазва Правилата за търговски 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 подлежи на политиките на тези трети страни.

Получаване на помощ

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

Ако имате обратна връзка за продукта или намерите грешки по време на разработка, 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 автоматизираните 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. Ние не носим отговорност за евентуални недоразумения или неправилни тълкувания, възникнали в резултат на използването на този превод.

This site is open source. Improve this page.