ai-agents-for-beginners

KI-Agenten für Einsteiger - Ein Kurs

KI-Agenten für Einsteiger

Ein Kurs, der alles lehrt, 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 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 zu absolvieren, mit einem viel schnelleren Download.

Wenn Sie möchten, dass zusätzliche Übersetzungen unterstützt werden, sind diese hier aufgeführt

🌱 Erste Schritte

Dieser Kurs enthält Lektionen, die die Grundlagen zum Erstellen von KI-Agenten abdecken. Jede Lektion behandelt ein eigenes Thema, beginnen Sie also, wo Sie möchten!

Dieser Kurs unterstützt mehrere Sprachen. Gehen Sie zu unseren verfügbaren 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 umfasst.

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

Treffen Sie andere Lernende, erhalten Sie Antworten auf Ihre Fragen

Wenn Sie feststecken oder Fragen zum Erstellen 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 diesen Repo forken, um Ihre eigene Kopie zu erstellen.

Die Codebeispiele in diesen Übungen nutzen 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, der Modelle mit großem Kontext (bis zu 204K Token) anbietet. Details zur Konfiguration finden Sie im Kurs-Setup.

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

🙏 Möchten Sie helfen?

Haben Sie Vorschläge oder Fehler in Rechtschreibung oder Code gefunden? Erstellen Sie ein Issue oder machen Sie einen Pull Request

📂 Jede Lektion enthält

Eine schriftliche Lektion im README und ein kurzes Video
Python-Codebeispiele mit Microsoft Agent Framework und Azure AI Foundry
Links zu zusätzlichen Ressourcen, um Ihr Lernen fortzusetzen

🗃️ Lektionen

Lektion	Text & Code	Video	Zusätzliche Lerninhalte
Einführung in KI-Agenten und Anwendungsfälle	Link	Video	Link
Erkundung von Agentic Frameworks	Link	Video	Link
Verständnis agentischer Designmuster	Link	Video	Link
Tool-Use Designmuster	Link	Video	Link
Agentic RAG	Link	Video	Link
Vertrauenswürdige KI-Agenten bauen	Link	Video	Link
Planungs-Designmuster	Link	Video	Link
Multi-Agenten-Designmuster	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 Framework	Link
Erstellung von Computer-Nutzungsagenten (CUA)	Link		Link
Bereitstellung skalierbarer Agenten	Demnächst verfügbar
Erstellung lokaler KI-Agenten	Demnächst verfügbar
Sicherung von KI-Agenten	Link		Link

🎒 Andere Kurse

Unser Team produziert weitere Kurse! Schau dir an:

LangChain

—

Azure / Edge / MCP / Agents

Generative KI Serie

Grundlegendes Lernen

Copilot Serie

🌟 Community Dank

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 erteilen, uns die Rechte zur Nutzung Ihres Beitrags zu gewähren. Für Details besuchen Sie https://cla.opensource.microsoft.com.

Wenn Sie eine Pull-Anfrage stellen, wird ein CLA-Bot automatisch bestimmen, ob Sie eine CLA bereitstellen müssen und die PR entsprechend kennzeichnen (z.B. Statusprüfung, Kommentar). Folgen Sie einfach den Anweisungen des Bots. Sie müssen dies nur einmal für alle Repositories machen, die unsere CLA verwenden.

Dieses Projekt hat den Microsoft Open Source Verhaltenskodex übernommen. Für weitere Informationen siehe die Verhaltenskodex FAQ oder kontaktieren Sie opencode@microsoft.com bei weiteren Fragen oder Anmerkungen.

Marken

Dieses Projekt kann Marken oder Logos für Projekte, Produkte oder Dienstleistungen enthalten. Die autorisierte Nutzung von Microsoft Marken oder Logos unterliegt und muss den Microsoft Handels- & Markenvorgaben folgen. Die Nutzung von Microsoft-Marken oder -Logos in modifizierten Versionen dieses Projekts darf keine Verwirrung stiften oder eine Microsoft-Unterstützung implizieren. Jegliche Nutzung von Drittanbieter-Marken oder -Logos unterliegt den Richtlinien dieser Drittanbieter.

Hilfe erhalten

Wenn Sie bei der Entwicklung von KI-Anwendungen feststecken oder Fragen haben, treten Sie bei:

Wenn Sie Produkt-Feedback oder Fehler während der Entwicklung haben, besuchen Sie:

Haftungsausschluss: Dieses Dokument wurde mit dem KI-Übersetzungsdienst Co-op Translator übersetzt. Obwohl wir uns um Genauigkeit bemühen, beachten Sie bitte, dass automatisierte Übersetzungen Fehler oder Ungenauigkeiten enthalten können. Das Originaldokument in seiner Ursprungssprache gilt als maßgebliche Quelle. Bei kritischen Informationen wird eine professionelle menschliche Übersetzung empfohlen. Wir übernehmen keine Haftung für Missverständnisse oder Fehlinterpretationen, die aus der Verwendung dieser Übersetzung entstehen.

This site is open source. Improve this page.