ai-agents-for-beginners

KI-Agenten für Einsteiger - Ein Kurs

KI-Agenten für Einsteiger

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

🌐 Mehrsprachige Unterstützung

Unterstützt durch GitHub Action (Automatisiert & Immer Aktuell)

Möchten Sie lieber lokal klonen?

Dieses Repository enthält Übersetzungen in über 50 Sprachen, 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"
Das gibt Ihnen alles, was Sie benötigen, um den Kurs mit einem wesentlich schnelleren Download abzuschließen.

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

🌱 Erste Schritte

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

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

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

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

Lernen Sie andere Lernende kennen, erhalten Sie Antworten auf Ihre Fragen

Wenn Sie hängen bleiben oder Fragen zum Aufbau von KI-Agenten haben, treten Sie unserem speziellen 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 Repository forken, um Ihre eigene Kopie zu erstellen.

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

Microsoft Foundry - Azure-Konto erforderlich

In diesem Kurs werden folgende KI-Agenten-Frameworks und -Services von Microsoft verwendet:

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

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

🙏 Möchten Sie helfen?

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

📂 Jede Lektion beinhaltet

Eine schriftliche Lektion im README und ein kurzes Video
Python-Codebeispiele mit Microsoft Agent Framework und Microsoft 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
Erforschung von AI-Agentic-Frameworks	Link	Video	Link
Verständnis für AI Agentic Design Muster	Link	Video	Link
Designmuster für Werkzeugnutzung	Link	Video	Link
Agentic RAG	Link	Video	Link
Vertrauenswürdige KI-Agenten entwickeln	Link	Video	Link
Designmuster für Planung	Link	Video	Link
Designmuster für Multi-Agenten	Link	Video	Link

Metakognition-Designmuster	Link	Video	Link
KI-Agenten im Einsatz	Link	Video	Link
Verwendung agentenbasierter Protokolle (MCP, A2A und NLWeb)	Link	Video	Link
Kontext-Engineering für KI-Agenten	Link	Video	Link
Verwaltung agentischer Erinnerung	Link	Video
Erforschung des Microsoft Agent Framework	Link
Erstellung von Computerbenutzeragenten (CUA)	Link		Link
Einsatz skalierbarer Agenten	Link		Link
Erstellung lokaler KI-Agenten	Link		Link
Absicherung von KI-Agenten	Link		Link

🎒 Weitere Kurse

Unser Team erstellt weitere Kurse! Schauen Sie sich an:

LangChain

—

Azure / Edge / MCP / Agenten

Generative KI-Serie

Grundlegendes Lernen

Copilot-Serie

🌟 Community-Dank

Dank an Shivam Goyal für das Bereitstellen wichtiger Codebeispiele, die Agentic RAG demonstrieren.

Mitwirken

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