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 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 möchten, dass zusätzliche Übersetzungssprachen unterstützt werden, finden Sie diese hier

🌱 Erste Schritte

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

Für diesen Kurs gibt es mehrsprachige Unterstützung. 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 Anfänger an, der 21 Lektionen zum Aufbau mit GenAI enthält.

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

Treffen Sie andere Lernende, erhalten Sie Antworten auf Ihre Fragen

Wenn Sie auf Probleme stoßen oder Fragen zum Erstellen von KI-Agenten haben, treten Sie unserem dedizierten 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 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, das Modelle mit sehr großem Kontext (bis zu 204K Tokens) anbietet. Details zur Konfiguration finden Sie im Course Setup.

Für weitere Informationen über das Ausführen des Codes zu diesem Kurs gehen Sie zu Course Setup.

🙏 Möchten Sie helfen?

Haben Sie Vorschläge oder Fehler in der Rechtschreibung oder im Code gefunden? Erstellen Sie ein Issue oder senden Sie einen Pull Request.

📂 Jede Lektion beinhaltet

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

🗃️ Lektionen

Lektion	Text & Code	Video	Zusätzliches Lernen
Einführung in KI-Agenten und Anwendungsfälle	Link	Video	Link
Erforschung von KI-Agenten-Frameworks	Link	Video	Link
Verstehen von KI-Agenten-Designmustern	Link	Video	Link
Tool-Use Design Pattern	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
Metakognitions-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
Erforschung des Microsoft Agent Framework	Link
Erstellung von Computeranwendungs-Agenten (CUA)	Link		Link
Bereitstellung skalierbarer Agenten	Bald verfügbar
Erstellung lokaler KI-Agenten	Bald verfügbar
Sicherung von KI-Agenten	Bald verfügbar

🎒 Weitere Kurse

Unser Team produziert weitere Kurse! Schau dir an:

LangChain

—

Azure / Edge / MCP / Agenten

Generative KI-Serie

Kernlernprogramme

Copilot-Serie

🌟 Dank an die Community

Danke an Shivam Goyal für die Bereitstellung wichtiger Codeschnipsel, die Agentic RAG demonstrieren.

Mitwirkung

Dieses Projekt freut sich über Beiträge und Vorschläge. Die meisten Beiträge erfordern, dass Sie einer Mitwirkenden-Lizenzvereinbarung (CLA) zustimmen, in der Sie bestätigen, dass Sie das Recht haben und tatsächlich uns die Rechte zur Nutzung Ihres Beitrags gewähren. Für Details besuchen Sie https://cla.opensource.microsoft.com.

Wenn Sie eine Pull-Anfrage einreichen, bestimmt ein CLA-Bot automatisch, ob Sie eine CLA vorlegen müssen, und kennzeichnet die PR entsprechend (z. B. Statusprüfung, Kommentar). Folgen Sie einfach den Anweisungen des Bots. Sie müssen dies nur einmal für alle Repositories tun, die unsere CLA verwenden.

Dieses Projekt hat den Microsoft Open Source Code of Conduct übernommen. Weitere Informationen finden Sie in den Code of Conduct FAQ oder kontaktieren Sie opencode@microsoft.com bei weiteren Fragen oder Anmerkungen.

Markenrechte

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