ai-agents-for-beginners

KI-Agenten für Einsteiger – Ein Kurs

KI-Agenten für Einsteiger

Ein Kurs, der alles lehrt, was Sie wissen müssen, um mit dem Bau von KI-Agenten zu beginnen

🌐 Mehrsprachige Unterstützung

Unterstützt via GitHub Action (Automatisiert & immer aktuell)

Möchten Sie lieber lokal klonen?

Dieses Repository enthält Übersetzungen in über 50 Sprachen, was die Downloadgröße 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, mit viel schnellerem Download.

Wenn Sie wünschen, dass zusätzliche Übersetzungssprachen unterstützt werden, finden Sie eine Liste hier

🌱 Erste Schritte

Dieser Kurs enthält Lektionen, die die Grundlagen des Bauens von KI-Agenten abdecken. Jede Lektion behandelt ihr eigenes Thema, also fangen Sie an, wo immer Sie wollen!

Für diesen Kurs gibt es mehrsprachige Unterstützung. Besuchen Sie unsere verfügbaren Sprachen hier.

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

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

Treffen Sie andere Lernende, erhalten Sie Antworten auf Ihre Fragen

Wenn Sie stecken bleiben oder Fragen zum Bau von KI-Agenten haben, treten Sie unserem dedizierten Discord-Kanal im Microsoft Foundry Discord bei.

Was Sie benötigen

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

Die Codebeispiele in diesen Übungen verwenden Microsoft Agent Framework mit Azure AI Foundry Agent Service V2:

Microsoft Foundry – Azure-Konto erforderlich

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

Einige Codebeispiele unterstützen auch alternative OpenAI-kompatible Anbieter wie MiniMax, die großkontextige Modelle (bis zu 204K Token) anbieten. Weitere Informationen zur Konfiguration finden Sie im Kurs-Setup.

Für weitere Informationen zur Ausführung des Codes dieses Kurses gehen Sie zum Kurs-Setup.

🙏 Möchten Sie helfen?

Haben Sie Vorschläge oder Fehler bei Rechtschreibung oder Code gefunden? Eröffnen Sie ein Issue oder erstellen Sie einen Pull-Request

📂 Jede Lektion enthält

Eine schriftliche Lektion, die sich im README befindet, und ein kurzes Video
Python-Codebeispiele unter Verwendung des Microsoft Agent Frameworks mit Azure AI Foundry
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 agentischen KI-Frameworks	Link	Video	Link
Verstehen von agentischen Entwurfsmustern	Link	Video	Link
Werkzeug-Nutzungsmuster	Link	Video	Link
Agentisches RAG	Link	Video	Link
Aufbau vertrauenswürdiger KI-Agenten	Link	Video	Link
Planungsmuster	Link	Video	Link
Multi-Agent-Entwurfsmuster	Link	Video	Link
Metakognition Designmuster	Link	Video	Link
KI-Agenten in der Produktion	Link	Video	Link
Verwendung agentischer Protokolle (MCP, A2A und NLWeb)	Link	Video	Link
Kontext-Engineering für KI-Agenten	Link	Video	Link
Verwaltung agentischer Speicher	Link	Video
Erkundung des Microsoft-Agent-Frameworks	Link
Erstellung von Computer-Nutzungsagents (CUA)	Link		Link
Einsatz skalierbarer Agents	Demnächst verfügbar
Erstellung lokaler KI-Agenten	Demnächst verfügbar
Absicherung von KI-Agenten	Demnächst verfügbar

🎒 Weitere Kurse

Unser Team produziert weitere Kurse! Schauen Sie sich an:

LangChain

—

Azure / Edge / MCP / Agents

Generative KI Reihe

Kernlernen

Copilot Reihe

🌟 Danksagungen aus der Community

Danke an Shivam Goyal für das Beitragen 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, in der Sie erklären, dass Sie das Recht haben und es tatsächlich tun, uns die Nutzungsrechte an Ihrem Beitrag zu gewähren. Für Details besuchen Sie https://cla.opensource.microsoft.com.

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