ai-agents-for-beginners

KI-Agenten für Einsteiger - Ein Kurs

Generative KI für Einsteiger

Ein Kurs, der alles vermittelt, was Sie wissen müssen, um KI-Agenten zu bauen

🌐 Mehrsprachige Unterstützung

Unterstützt durch GitHub Action (Automatisiert & immer aktuell)

Möchten Sie lieber lokal klonen?

Dieses Repository enthält über 50 Sprachübersetzungen, was die Download-Größe erheblich erhöht. Um ohne Übersetzungen zu klonen, verwenden Sie 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"
So erhalten Sie alles, was Sie benötigen, um den Kurs abzuschließen, bei viel schnellerem Download.

Wenn Sie weitere unterstützte Übersetzungssprachen wünschen, finden Sie diese hier

🌱 Erste Schritte

Dieser Kurs enthält Lektionen, die die Grundlagen des Aufbaus von KI-Agenten behandeln. Jede Lektion behandelt ihr eigenes Thema, also beginnen Sie, wo immer Sie möchten!

Für diesen Kurs gibt es mehrsprachige Unterstützung. Schauen Sie unter verfügbare Sprachen hier.

Wenn Sie zum ersten Mal mit generativen KI-Modellen arbeiten, sehen Sie sich unseren Kurs Generative KI für Einsteiger an, der 21 Lektionen zum Bauen mit GenAI enthält.

Vergessen Sie nicht, dieses Repository zu starren (🌟) und zu forken, um den Code auszuführen.

Treffen Sie andere Lernende, erhalten Sie Antworten auf Ihre Fragen

Wenn Sie nicht weiterkommen oder Fragen zum Bauen von KI-Agenten haben, treten Sie unserem dedizierten Discord-Kanal im Microsoft Foundry Discord bei.

Was Sie benötigen

Jede Lektion in diesem Kurs enthält Code-Beispiele, die im Ordner code_samples zu finden sind. Sie können dieses Repository forken, um Ihre eigene Kopie zu erstellen.

Das Code-Beispiel in diesen Übungen nutzt Azure AI Foundry und GitHub Model Kataloge zur Interaktion mit Sprachmodellen:

GitHub Modelle - Kostenlos / Limitierte Nutzung
Azure AI Foundry - Azure-Konto erforderlich

Dieser Kurs verwendet auch die folgenden KI-Agenten-Frameworks und Dienste von Microsoft:

Für weitere Informationen zum Ausführen des Codes für diesen Kurs gehen Sie zum Kurs-Setup.

🙏 Möchten Sie helfen?

Haben Sie Vorschläge oder Fehler in der Rechtschreibung oder im Code gefunden? Erstellen Sie ein Issue oder stellen Sie einen Pull Request.

📂 Jede Lektion beinhaltet

Eine schriftliche Lektion im README und ein kurzes Video
Python-Codebeispiele zur Unterstützung von Azure AI Foundry und GitHub-Modellen (kostenlos)
Links zu zusätzlichen Ressourcen zur Vertiefung Ihres Wissens

🗃️ Lektionen

Lektion	Text & Code	Video	Zusätzliches Lernen
Einführung in KI-Agenten und Agentenanwendungen	Link	Video	Link
Erforschung agentenbasierter Frameworks	Link	Video	Link
Verständnis agentenbasierter Entwurfsmuster	Link	Video	Link
Werkzeugverwendung Entwurfsmuster	Link	Video	Link
Agentenbasierte RAG	Link	Video	Link
Aufbau vertrauenswürdiger KI-Agenten	Link	Video	Link
Planungs-Entwurfsmuster	Link	Video	Link
Multi-Agenten-Entwurfsmuster	Link	Video	Link
Metakognition Designmuster	Link	Video	Link
KI-Agenten in der Produktion	Link	Video	Link
Verwendung von agentischen Protokollen (MCP, A2A und NLWeb)	Link	Video	Link
Kontext-Engineering für KI-Agenten	Link	Video	Link
Verwaltung agentischen Gedächtnisses	Link	Video
Erforschung des Microsoft Agent Framework	Link
Erstellen von Computerbenutzungsagenten (CUA)	Demnächst verfügbar
Bereitstellung skalierbarer Agenten	Demnächst verfügbar
Erstellen lokaler KI-Agenten	Demnächst verfügbar
Sicherung von KI-Agenten	Demnächst verfügbar

🎒 Weitere Kurse

Unser Team bietet weitere Kurse an! Schauen Sie sich an:

LangChain

—

Azure / Edge / MCP / Agenten

Generative KI-Reihe

Kernlernangebote

Copilot-Reihe

🌟 Community-Dankeschön

Danke an Shivam Goyal für die Bereitstellung wichtiger Codebeispiele, die Agentic RAG demonstrieren.

Mitwirken

Dieses Projekt freut sich über Beiträge und Vorschläge. Die meisten Beiträge erfordern, dass Sie einer Contributor License Agreement (CLA) zustimmen, die erklärt, dass Sie das Recht haben und tatsächlich uns die Rechte zur Nutzung Ihres Beitrags einräumen. Details finden Sie unter https://cla.opensource.microsoft.com.

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