ai-agents-for-beginners

KI-Agenten für Anfänger - Ein Kurs

KI-Agenten für Anfänger

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

🌐 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"
Dies gibt Ihnen alles, was Sie benötigen, um den Kurs mit einem viel schnelleren Download abzuschließen.

Wenn Sie zusätzliche unterstützte Übersetzungssprachen wünschen, finden Sie diese hier.

🌱 Loslegen

Dieser Kurs enthält Lektionen, die die Grundlagen des Erstellens von KI-Agenten abdecken. Jede Lektion behandelt ihr eigenes Thema, also fangen Sie einfach dort an, wo Sie möchten!

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

Wenn dies das erste Mal ist, dass Sie mit Generativen KI-Modellen arbeiten, schauen Sie sich unseren Kurs Generative KI für Anfänger an, der 21 Lektionen zum Arbeiten mit GenKI enthält.

Vergessen Sie nicht, dieses Repository mit einem Stern (🌟) zu markieren und das Repository zu fork-en, um den Code auszuführen.

Treffen Sie andere Lernende, bekommen Sie Antworten auf Ihre Fragen

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

Was Sie brauchen

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

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

Einige Codebeispiele unterstützen auch alternative OpenAI-kompatible Anbieter wie MiniMax, die Modelle mit großem Kontext (bis zu 204K Tokens) anbieten. Siehe die Kurseinrichtung für Konfigurationsdetails.

Für weitere Informationen zur Ausführung des Codes dieses Kurses gehen Sie zur Kurseinrichtung.

🙏 Möchten Sie helfen?

Haben Sie Vorschläge oder Fehler bei Rechtschreibung oder Code gefunden? Melden Sie ein Problem oder Erstellen Sie einen Pull-Request

📂 Jede Lektion enthält

Eine schriftliche Lektion im README und ein kurzes Video
Python-Codebeispiele, die Microsoft Agent Framework mit Microsoft Foundry verwenden
Links zu zusätzlichen Ressourcen zur Vertiefung Ihres Lernens

🗃️ Lektionen

Lektion	Text & Code	Video	Zusätzliches Lernen
Einführung in KI-Agenten und Anwendungsfälle	Link	Video	Link
Erkundung KI-Agentischer Frameworks	Link	Video	Link
Verstehen KI-Agentischer Designmuster	Link	Video	Link
Werkzeuggebrauch Designmuster	Link	Video	Link
Agentic RAG	Link	Video	Link
Vertrauenswürdige KI-Agenten aufbauen	Link	Video	Link
Planung Designmuster	Link	Video	Link
Multi-Agent Designmuster	Link	Video	Link
Metakognition Designmuster	Link	Video	Link
KI-Agenten in der Produktion	Link	Video	Link
Agentische Protokolle verwenden (MCP, A2A und NLWeb)	Link	Video	Link
Kontext-Engineering für KI-Agenten	Link	Video	Link
Verwaltung von agentischem Gedächtnis	Link	Video
Erkundung des Microsoft Agent Framework	Link
Erstellen von Computeranwendungs-Agenten (CUA)	Link		Link
Skalierbare Agenten bereitstellen	Link		Link
Lokale KI-Agenten erstellen	Link		Link
KI-Agenten sichern	Link		Link

🎒 Andere Kurse

Unser Team produziert weitere Kurse! Schauen Sie sich an:

LangChain

—

Azure / Edge / MCP / Agenten

Generative KI-Serie

Kernwissen

Copilot-Serie

🌟 Community Dank

Danke an Shivam Goyal für die Bereitstellung wichtiger Code-Beispiele, die Agentic RAG demonstrieren.

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