Hvis du ønsker yderligere oversættelser, kan du finde de understøttede sprog her
Dette kursus indeholder lektioner, der dækker grundlæggende principper for at bygge AI-agenter. Hver lektion har sit eget emne, så du kan starte, hvor du vil!
Der er flersproget support til dette kursus. Gå til vores tilgængelige sprog her.
Hvis det er første gang, du arbejder med generative AI-modeller, kan du tjekke vores Generativ AI for begyndere kursus, som indeholder 21 lektioner om at bygge med GenAI.
Glem ikke at stjerne (🌟) dette repo og fork dette repo for at køre koden.
Hvis du sidder fast eller har spørgsmål om at bygge AI-agenter, kan du deltage i vores dedikerede Discord-kanal i Azure AI Foundry Community Discord.
Hver lektion i dette kursus indeholder kodeeksempler, som kan findes i mappen code_samples. Du kan fork dette repo for at oprette din egen kopi.
Kodeeksemplerne i disse øvelser bruger Azure AI Foundry og GitHub Model Catalogs til at interagere med sprogmodeller:
Dette kursus bruger også følgende AI-agentrammer og tjenester fra Microsoft:
For mere information om at køre koden til dette kursus, gå til Kursusopsætning.
Har du forslag eller fundet stavefejl eller kodefejl? Opret en issue eller Lav en pull request.
Lektion | Tekst & Kode | Video | Ekstra læring |
---|---|---|---|
Introduktion til AI-agenter og agentbrug | Link | Video | Link |
Udforskning af AI-agentrammer | Link | Video | Link |
Forståelse af AI-agentdesignmønstre | Link | Video | Link |
Værktøjsbrug-designmønster | Link | Video | Link |
Agentic RAG | Link | Video | Link |
Bygning af troværdige AI-agenter | Link | Video | Link |
Planlægningsdesignmønster | Link | Video | Link |
Multi-agent designmønster | Link | Video | Link |
Metakognition designmønster | Link | Video | Link |
AI-agenter i produktion | Link | Video | Link |
Brug af agentiske protokoller (MCP, A2A og NLWeb) | Link | Video | Link |
Kontekstengineering for AI-agenter | Link | Video | Link |
Håndtering af agentisk hukommelse | Link | Video | |
Udforskning af Microsoft Agent Framework | Link | ||
Opbygning af Computer Use Agents (CUA) | Kommer snart | ||
Udrulning af skalerbare agenter | Kommer snart | ||
Oprettelse af lokale AI-agenter | Kommer snart | ||
Sikring af AI-agenter | Kommer snart |
Vores team producerer andre kurser! Tjek dem ud:
Tak til Shivam Goyal for at bidrage med vigtige kodeeksempler, der demonstrerer Agentic RAG.
Dette projekt byder bidrag og forslag velkommen. De fleste bidrag kræver, at du accepterer en Contributor License Agreement (CLA), der erklærer, at du har retten til, og faktisk gør, at give os rettighederne til at bruge dit bidrag. For detaljer, besøg https://cla.opensource.microsoft.com.
Når du sender en pull request, vil en CLA-bot automatisk afgøre, om du skal give en CLA og dekorere PR’en passende (f.eks. statuscheck, kommentar). Følg blot instruktionerne givet af botten. Du skal kun gøre dette én gang på tværs af alle repos, der bruger vores CLA.
Dette projekt har vedtaget Microsoft Open Source Code of Conduct. For mere information, se Code of Conduct FAQ eller kontakt opencode@microsoft.com med eventuelle yderligere spørgsmål eller kommentarer.
Dette projekt kan indeholde varemærker eller logoer for projekter, produkter eller tjenester. Autoriseret brug af Microsoft varemærker eller logoer er underlagt og skal følge Microsofts retningslinjer for varemærker og branding. Brug af Microsofts varemærker eller logoer i modificerede versioner af dette projekt må ikke skabe forvirring eller antyde Microsoft-sponsorering. Enhver brug af tredjeparts varemærker eller logoer er underlagt disse tredjeparts politikker.
Hvis du sidder fast eller har spørgsmål om opbygning af AI-apps, så deltag i:
Hvis du har produktfeedback eller fejl under opbygning, besøg:
Ansvarsfraskrivelse:
Dette dokument er blevet oversat ved hjælp af AI-oversættelsestjenesten Co-op Translator. Selvom vi bestræber os på nøjagtighed, skal du være opmærksom på, at automatiserede oversættelser kan indeholde fejl eller unøjagtigheder. Det originale dokument på dets oprindelige sprog bør betragtes som den autoritative kilde. For kritisk information anbefales professionel menneskelig oversættelse. Vi er ikke ansvarlige for misforståelser eller fejltolkninger, der opstår som følge af brugen af denne oversættelse.