ai-agents-for-beginners

AI agenti pro začátečníky - kurz

AI Agents for Beginners

Kurz, který vás naučí vše, co potřebujete vědět ke tvorbě AI agentů

🌐 Podpora více jazyků

Podporováno pomocí GitHub Action (automatické a vždy aktuální)

Dáváte přednost lokálnímu klonování?

Tento repozitář obsahuje více než 50 jazykových překladů, což výrazně zvětšuje velikost ke stažení. Pro klonování bez překladů použijte 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"
Toto vám poskytne vše potřebné ke kompletnímu absolvování kurzu s mnohem rychlejším stahováním.

Pokud chcete, aby byly podporovány další jazyky překladu, jsou uvedeny zde.

🌱 Začínáme

Tento kurz obsahuje lekce pokrývající základy tvorby AI agentů. Každá lekce se věnuje konkrétnímu tématu, takže začněte tam, kde chcete!

Kurz podporuje více jazyků. Podívejte se na dostupné jazyky zde.

Pokud je to vaše první zkušenost s tvorbou pomocí generativních AI modelů, vyzkoušejte náš kurz Generative AI For Beginners, který obsahuje 21 lekcí o práci s GenAI.

Nezapomeňte označit tento repozitář hvězdičkou (🌟) a udělat jeho fork, abyste mohli spouštět kód.

Setkejte se s ostatními studenty, získejte odpovědi na své otázky

Pokud narazíte na problémy nebo máte dotazy ohledně tvorby AI agentů, připojte se k našemu dedikovanému Discord kanálu na Microsoft Foundry Discord.

Co potřebujete

Každá lekce v tomto kurzu obsahuje ukázky kódu, které najdete ve složce code_samples. Můžete si udělat fork tohoto repozitáře a vytvořit si tak vlastní kopii.

Ukázky kódu v těchto cvičeních využívají Microsoft Agent Framework s Microsoft Foundry Agent Service V2:

Microsoft Foundry - je vyžadován Azure účet

Tento kurz používá následující rámce a služby AI agentů od Microsoftu:

Některé ukázky kódu také podporují alternativní poskytovatele kompatibilní s OpenAI, jako je MiniMax, který nabízí modely s velkým kontextem (až 204K tokenů). Podrobnosti o konfiguraci najdete v Course Setup.

Pro více informací o spouštění kódu k tomuto kurzu přejděte na Course Setup.

🙏 Chcete pomoct?

Máte návrhy nebo jste našli chyby ve psaní či kódu? Založte issue nebo vytvořte pull request

📂 Každá lekce obsahuje

Písemný text lekce v README a krátké video
Ukázky kódu v Pythonu využívající Microsoft Agent Framework s Microsoft Foundry
Odkazy na další zdroje pro pokračování ve vzdělávání

🗃️ Lekce

Lekce	Text & kód	Video	Další vzdělávání
Úvod do AI agentů a případů použití agentů	Odkaz	Video	Odkaz
Zkoumání rámců AI agentů	Odkaz	Video	Odkaz
Porozumění návrhovým vzorům AI agentů	Odkaz	Video	Odkaz
Návrhový vzor používání nástrojů	Odkaz	Video	Odkaz
Agentic RAG	Odkaz	Video	Odkaz
Budování důvěryhodných AI agentů	Odkaz	Video	Odkaz
Návrhový vzor plánování	Odkaz	Video	Odkaz
Návrhový vzor více agentů	Odkaz	Video	Odkaz

Vzor návrhu metakognice	Link	Video	Link
AI agenti v produkci	Link	Video	Link
Používání agentních protokolů (MCP, A2A a NLWeb)	Link	Video	Link
Inženýrství kontextu pro AI agenty	Link	Video	Link
Správa agentní paměti	Link	Video
Prozkoumání Microsoft Agent Framework	Link
Vytváření agentů používajících počítač (CUA)	Link		Link
Nasazení škálovatelných agentů	Link		Link
Vytváření lokálních AI agentů	Link		Link
Zabezpečení AI agentů	Link		Link

🎒 Další kurzy

Náš tým produkuje i další kurzy! Podívejte se:

LangChain

—

Azure / Edge / MCP / Agenti

Série generativní AI

Základní učení

Série Copilot

🌟 Poděkování komunitě

Díky Shivam Goyal za přispění důležitými ukázkami kódu demonstrujícími Agentic RAG.

Přispívání

Tento projekt vítá příspěvky a návrhy. Většina příspěvků vyžaduje, abyste souhlasili s Smlouvou o licenci přispěvatele (CLA), která deklaruje, že máte právo a skutečně nám udělujete práva k použití vašeho příspěvku. Podrobnosti naleznete na https://cla.opensource.microsoft.com.

Když odešlete pull request, bot CLA automaticky určí, zda musíte poskytnout CLA a podle toho označí PR (např. kontrola stavu, komentář). Stačí postupovat podle pokynů bota. Toto bude potřeba provést pouze jednou napříč všemi repozitáři používajícími naši CLA.

Tento projekt přijal Microsoft Open Source Code of Conduct. Pro více informací viz Často kladené dotazy ke Kodexu chování nebo kontaktujte opencode@microsoft.com s dalšími dotazy či připomínkami.

Ochranné známky

Tento projekt může obsahovat ochranné známky nebo loga projektů, produktů či služeb. Autorizované použití ochranných známek nebo log Microsoftu podléhá a musí dodržovat Pokyny Microsoftu k ochranným známkám a značkám. Používání ochranných známek nebo log Microsoftu v upravených verzích tohoto projektu nesmí způsobit záměnu nebo naznačovat sponzorování Microsoftem. Každé použití ochranných známek nebo log třetích stran podléhá politikám těchto třetích stran.

Hledání pomoci

Pokud narazíte na potíže nebo máte otázky ohledně tvorby AI aplikací, připojte se:

Pokud máte zpětnou vazbu k produktu nebo narazíte na chyby při vývoji, navštivte:

Prohlášení o omezení odpovědnosti: Tento dokument byl přeložen pomocí AI překladatelské služby Co-op Translator. Přestože usilujeme o co největší přesnost, mějte prosím na paměti, že automatizované překlady mohou obsahovat chyby nebo nepřesnosti. Originální dokument v jeho mateřském jazyce by měl být považován za autoritativní zdroj. Pro kritické informace se doporučuje profesionální lidský překlad. Nejsme odpovědní za jakékoli nedorozumění nebo nesprávné interpretace vzniklé použitím tohoto překladu.

This site is open source. Improve this page.