ai-agents-for-beginners

KI-Agenten für Anfänger – Ein Kurs

KI-Agenten für Anfänger

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

🌐 Mehrsprachige Unterstützung

Unterstützt durch GitHub Action (Automatisiert & immer aktuell)

Bevorzugen Sie es, lokal zu klonen?

Dieses Repository enthält über 50 Sprachübersetzungen, wodurch die Download-Größe erheblich zunimmt. 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"
Das gibt Ihnen alles, was Sie brauchen, um den Kurs mit einem viel schnelleren Download abzuschließen.

Wenn Sie wünschen, dass weitere Übersetzungssprachen unterstützt werden, sind diese hier aufgelistet.

🌱 Einstieg

Dieser Kurs enthält Lektionen, die die Grundlagen des Baus von KI-Agenten abdecken. Jede Lektion behandelt ihr eigenes Thema, sodass Sie überall beginnen können, wo Sie möchten!

Für diesen Kurs gibt es mehrsprachige Unterstützung. Gehen Sie hierzu zu unseren verfügbaren Sprachen hier.

Wenn dies Ihr erstes Mal beim Arbeiten mit generativen KI-Modellen ist, schauen Sie sich unseren Kurs Generative KI für Anfänger an, der 21 Lektionen zum Bau mit GenAI enthält.

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

Treffen Sie andere Lernende, stellen Sie Ihre Fragen

Wenn Sie feststecken 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 das Microsoft Agent Framework mit Azure AI Foundry Agent Service V2:

Microsoft Foundry – Azure-Konto erforderlich

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

Einige Codebeispiele unterstützen auch alternative OpenAI-kompatible Anbieter wie MiniMax, der Modelle mit großem Kontext (bis zu 204K Tokens) anbietet. Details zur Konfiguration finden Sie im Kurseinrichtung.

Weitere Informationen zur Ausführung des Codes für diesen Kurs finden Sie unter Kurseinrichtung.

🙏 Möchten Sie helfen?

Haben Sie Vorschläge oder Rechtschreib- oder Codefehler gefunden? Eröffnen Sie ein Issue oder erstellt einen Pull Request

📂 Jede Lektion beinhaltet

Eine schriftliche Lektion im README und ein kurzes Video
Python-Codebeispiele unter Verwendung des Microsoft Agent Framework 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 Agenten-Frameworks	Link	Video	Link
Verstehen von Designmustern für KI-Agenten	Link	Video	Link
Designmuster zur Werkzeugnutzung	Link	Video	Link
Agentic RAG	Link	Video	Link
Vertrauenswürdige KI-Agenten entwickeln	Link	Video	Link
Designmuster Planung	Link	Video	Link
Designmuster Multi-Agent	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 Erinnerungen	Link	Video
Erkundung des Microsoft Agent Frameworks	Link
Erstellung von Computerbenutzungs-Agenten (CUA)	Link		Link
Bereitstellung skalierbarer Agenten	Demnächst verfügbar
Erstellung lokal laufender KI-Agenten	Demnächst verfügbar
Absicherung von KI-Agenten	Link		Link

🎒 Andere Kurse

Unser Team produziert weitere Kurse! Schau dir an:

LangChain

—

Azure / Edge / MCP / Agents

Generative KI Reihe

Kernkompetenzen Lernen

Copilot Reihe

🌟 Dank an die Community

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 du einer Contributor License Agreement (CLA) zustimmst, die erklärt, dass du das Recht hast und tatsächlich gewährst uns die Rechte, deinen Beitrag zu nutzen. 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. Dies musst du nur einmal für alle Repositories tun, die unsere CLA verwenden.

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