ai-agents-for-beginners

AI-agentit aloittelijoille - Kurssi

AI Agents for Beginners

Kurssi, joka opettaa kaiken, mitä sinun tarvitsee tietää AI-agenttien rakentamisen aloittamiseksi

🌐 Monikielituki

Tuettu GitHub Action -työkalulla (automaattinen ja aina ajan tasalla)

Haluatko mieluummin kloonata paikallisesti?

Tämä repositorio sisältää yli 50 käännöstä, mikä lisää huomattavasti lataustiedoston kokoa. Jos haluat kloonata ilman käännöksiä, käytä 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"
Tämä antaa sinulle kaiken, mitä tarvitset kurssin suorittamiseen, huomattavasti nopeammalla latausajalla.

Jos haluat tukea lisäkäännöskieliä, ne on lueteltu tässä.

🌱 Aloittaminen

Tämä kurssi sisältää oppitunteja, joissa käydään läpi AI-agenttien rakentamisen perusteet. Jokainen oppitunti käsittelee omaa aihettaan, joten voit aloittaa mistä tahansa!

Kurssilla on monikielituki. Katso käytettävissä olevat kielet täältä: monikielituki.

Jos rakennat Generatiivisia AI-malleja ensimmäistä kertaa, tutustu Generative AI For Beginners -kurssiin, joka sisältää 21 oppituntia GenAI:n käytöstä.

Älä unohda tähtiä (🌟) tälle repositoriolle ja tehdä fork repoosi ajaaksesi koodin.

Tutustu muihin oppijoihin, saat vastaukset kysymyksiisi

Jos jäädyt tai sinulla on kysyttävää AI-agenttien rakentamisesta, liity omistettuun Discord-kanavaamme Microsoft Foundry Discordissa.

Mitä tarvitset

Jokaisessa tämän kurssin oppitunnissa on koodiesimerkkejä, jotka löytyvät kansion code_samples alta. Voit forkata tämän repositorion luodaksesi oman kopiosi.

Näissä harjoituksissa käytetään Microsoft Agent Frameworkia Microsoft Foundry Agent Service V2:n kanssa:

Microsoft Foundry - Azure-tili vaaditaan

Tämä kurssi käyttää Microsoftin seuraavia AI-agenttien kehyksiä ja palveluita:

Jotkin koodiesimerkit tukevat myös vaihtoehtoisia OpenAI-yhteensopivia tarjoajia, kuten MiniMax, joka tarjoaa laajakontekstisia malleja (jopa 204 000 tokenia). Katso Course Setup -tiedostosta lisätietoja konfiguroinnista.

Lisätietoja kurssin koodin ajamisesta löytyy Course Setup -sivulta.

🙏 Haluatko auttaa?

Onko sinulla ehdotuksia tai oletko löytänyt kirjoitus- tai koodivirheitä? Luo issue tai tee pull request

📂 Jokainen oppitunti sisältää

Kirjallisen oppitunnin README-tiedostossa ja lyhyen videon
Python-koodiesimerkit, jotka käyttävät Microsoft Agent Frameworkia Microsoft Foundryn kanssa
Linkkejä lisäresursseihin oppimisen jatkamiseksi

🗃️ Oppitunnit

Oppitunti	Teksti & Koodi	Video	Lisäoppiminen
Johdanto AI-agentteihin ja agenttikäyttötapauksiin	Linkki	Video	Linkki
Tutustuminen AI-agenttikehyksiin	Linkki	Video	Linkki
AI-agenttisuunnittelumallien ymmärtäminen	Linkki	Video	Linkki
Työkalujen käyttösuunnittelumalli	Linkki	Video	Linkki
Agenttinen RAG	Linkki	Video	Linkki
Luotettavien AI-agenttien rakentaminen	Linkki	Video	Linkki
Suunnittelumalli	Linkki	Video	Linkki
Moni-agenttimalli	Linkki	Video	Linkki
Metakognition suunnittelumalli	Link	Video	Link
AI-agentit tuotannossa	Link	Video	Link
Agenttiprotokollien käyttö (MCP, A2A ja NLWeb)	Link	Video	Link
Kontekstisuunnittelu AI-agenteille	Link	Video	Link
Agenttimuistin hallinta	Link	Video
Microsoft Agent Frameworkin tutkiminen	Link
Tietokoneen käyttöagenttien rakentaminen (CUA)	Link		Link
Skaalautuvien agenttien käyttöönotto	Link		Link
Paikallisten AI-agenttien luominen	Link		Link
AI-agenttien suojaaminen	Link		Link

🎒 Muita kursseja

Tiimimme tuottaa myös muita kursseja! Tutustu:

LangChain

—

Azure / Edge / MCP / Agentit

Generatiivisen tekoälyn sarja

Perusopiskelu

Copilot-sarja

🌟 Kiitokset yhteisölle

Kiitos Shivam Goyal tärkeiden koodinäytteiden jakamisesta, jotka havainnollistavat Agentic RAG:ia.

Osallistuminen

Tämä projekti ottaa mielellään vastaan panoksia ja ehdotuksia. Useimmat panokset edellyttävät, että hyväksyt Contributor License Agreement (CLA) -lisenssisopimuksen, jossa vakuutat, että sinulla on oikeus ja tosiasiassa myönnät meille oikeudet käyttää kontribuutiotasi. Lisätietoja löydät osoitteesta https://cla.opensource.microsoft.com.

Kun teet pull requestin, CLA-botti päättää automaattisesti, tarvitsetko toimittaa CLA-lisenssin ja merkitsee PR:n asianmukaisesti (esim. tilatarkistus, kommentti). Noudata yksinkertaisesti botin antamia ohjeita. Tätä tarvitsee tehdä vain kerran kaikissa CLA:ta käyttävissä repositorioissa.

Tämä projekti on ottanut käyttöön Microsoftin avoimen lähdekoodin käytännesäännöt. Lisätietoja on saatavilla Code of Conduct FAQ -sivulla tai ota yhteyttä osoitteeseen opencode@microsoft.com lisäkysymyksiä tai kommentteja varten.

Tavaramerkit

Tässä projektissa voi olla tavaramerkkejä tai logoja projekteista, tuotteista tai palveluista. Microsoftin tavaramerkkien tai logojen käyttöoikeus on ehtojen alaista ja noudattaa Microsoftin tavaramerkkien ja brändin ohjeita. Microsoftin tavaramerkkien tai logojen käyttö muokatuissa versioissa ei saa aiheuttaa sekaannusta eikä antaa vaikutelmaa Microsoftin sponsoroinnista. Kolmansien osapuolten tavaramerkkien tai logojen käyttö on kyseisten osapuolten käytäntöjen alaista.

Apua saatavilla

Jos tarvitset apua tai sinulla on kysymyksiä tekoälysovellusten rakentamisesta, liity:

Jos sinulla on palautetta tuotteesta tai kohtaat virheitä rakentaessasi, vieraile:

Vastuuvapauslauseke: Tämä asiakirja on käännetty käyttämällä tekoälypohjaista käännöspalvelua Co-op Translator. Vaikka pyrimme tarkkuuteen, otathan huomioon, että automaattiset käännökset saattavat sisältää virheitä tai epätarkkuuksia. Alkuperäinen asiakirja sen alkuperäiskielellä on virallinen lähde. Tärkeissä asioissa suositellaan ammattimaista ihmiskäännöstä. Emme ole vastuussa tämän käännöksen käytöstä aiheutuvista väärinymmärryksistä tai tulkinnoista.

This site is open source. Improve this page.