ai-agents-for-beginners
KI-Agenten für Einsteiger - Ein Kurs
11 Lektionen, die alles vermitteln, was Sie wissen müssen, um mit dem Bau von KI-Agenten zu beginnen
🌐 Mehrsprachige Unterstützung
Unterstützt durch GitHub Action (Automatisiert & Immer aktuell)
Falls Sie zusätzliche Übersetzungen wünschen, finden Sie die unterstützten Sprachen hier
🌱 Erste Schritte
Dieser Kurs umfasst 11 Lektionen, die die Grundlagen des Aufbaus von KI-Agenten behandeln. Jede Lektion behandelt ein eigenes Thema, sodass Sie überall beginnen können!
Es gibt eine mehrsprachige Unterstützung für diesen Kurs. Gehen Sie zu unseren verfügbaren Sprachen hier.
Falls Sie zum ersten Mal mit generativen KI-Modellen arbeiten, schauen Sie sich unseren Kurs Generative KI für Einsteiger an, der 21 Lektionen zum Arbeiten mit GenAI umfasst.
Vergessen Sie nicht, dieses Repository zu favorisieren (🌟) und dieses Repository zu forken, um den Code auszuführen.
Treffen Sie andere Lernende, lassen Sie sich helfen
Falls Sie nicht weiterkommen oder Fragen zum Aufbau von KI-Agenten haben, treten Sie unserem dedizierten Discord-Kanal in der Azure AI Foundry Community Discord bei.
Was Sie benötigen
Jede Lektion in diesem Kurs enthält Codebeispiele, die im Ordner code_samples zu finden sind. Sie können dieses Repository forken, um Ihre eigene Kopie zu erstellen.
Die Codebeispiele in diesen Übungen nutzen Azure AI Foundry und GitHub Model Catalogs, um mit Sprachmodellen zu interagieren:
- GitHub-Modelle - Kostenlos / Begrenzte Nutzung
- Azure AI Foundry - Azure-Konto erforderlich
Dieser Kurs verwendet außerdem die folgenden KI-Agenten-Frameworks und -Dienste von Microsoft:
Weitere Informationen zur Ausführung des Codes für diesen Kurs finden Sie unter Kurs-Setup.
🙏 Möchten Sie helfen?
Haben Sie Vorschläge oder Rechtschreib- oder Codefehler gefunden? Erstellen Sie ein Issue oder erstellen Sie einen Pull-Request.
📂 Jede Lektion enthält
- Eine schriftliche Lektion im README und ein kurzes Video
- Python-Codebeispiele, die Azure AI Foundry und GitHub-Modelle (kostenlos) unterstützen
- Links zu zusätzlichen Ressourcen, um Ihr Lernen fortzusetzen
🗃️ Lektionen
| Lektion | Text & Code | Video | Zusätzliches Lernen |
|---|---|---|---|
| Einführung in KI-Agenten und Anwendungsfälle | Link | Video | Link |
| Erkundung von KI-Agenten-Frameworks | Link | Video | Link |
| Verständnis von Agenten-Designmustern | Link | Video | Link |
| Designmuster für Werkzeugnutzung | Link | Video | Link |
| Agentic RAG | Link | Video | Link |
| Vertrauenswürdige KI-Agenten aufbauen | Link | Video | Link |
| Planungs-Designmuster | Link | Video | Link |
| Multi-Agenten-Designmuster | Link | Video | Link |
| Metakognitions-Designmuster | Link | Video | Link |
| KI-Agenten in der Produktion | Link | Video | Link |
| Verwendung von Agenten-Protokollen (MCP, A2A und NLWeb) | Link | Video | Link |
| Kontext-Engineering für KI-Agenten | Erscheint am 3. September | ||
| Verwaltung von agentischem Gedächtnis | Erscheint - 10. September | ||
| Bewertung von KI-Agenten | Erscheint - 17. September | ||
| Aufbau von Computer-Nutzungs-Agenten (CUA) | Erscheint - 24. September | ||
| Einsatz skalierbarer Agenten | Erscheint - 25. September | ||
| Erstellung lokaler KI-Agenten | Erscheint - 2. Oktober | ||
| Sicherung von KI-Agenten | Erscheint - 9. Oktober |
🎒 Weitere Kurse
Unser Team bietet weitere Kurse an! Schau dir diese an:
- NEU Model Context Protocol (MCP) für Anfänger
- Generative KI für Anfänger mit .NET
- Generative KI für Anfänger
- Generative KI für Anfänger mit Java
- ML für Anfänger
- Datenwissenschaft für Anfänger
- KI für Anfänger
- Cybersicherheit für Anfänger
- Webentwicklung für Anfänger
- IoT für Anfänger
- XR-Entwicklung für Anfänger
- GitHub Copilot meistern für KI-gestütztes Pair-Programming
- GitHub Copilot meistern für C#/.NET-Entwickler
- Wähle dein eigenes Copilot-Abenteuer
🌟 Dank an die Community
Vielen Dank an Shivam Goyal für die Bereitstellung wichtiger Codebeispiele zur Demonstration von Agentic RAG.
Mitwirken
Dieses Projekt begrüßt Beiträge und Vorschläge. Die meisten Beiträge erfordern, dass du einer Contributor License Agreement (CLA) zustimmst, die erklärt, dass du das Recht hast und tatsächlich gewährst, uns die Rechte zur Nutzung deines Beitrags zu übertragen. Weitere Details findest du unter https://cla.opensource.microsoft.com.
Wenn du eine Pull-Anfrage einreichst, wird ein CLA-Bot automatisch feststellen, ob du eine CLA bereitstellen musst, und die PR entsprechend kennzeichnen (z. B. Statusprüfung, Kommentar). Folge einfach den Anweisungen des Bots. Du musst dies nur einmal für alle Repositories tun, die unsere CLA verwenden.
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