ai-agents-for-beginners

課程設置

簡介

本課程將涵蓋如何運行本課程的代碼示例。

加入其他學員並獲取幫助

在開始克隆您的倉庫之前，請加入 AI Agents For Beginners Discord 頻道，以獲得設置幫助、解答課程相關問題，或與其他學員交流。

克隆或分叉此倉庫

首先，請克隆或分叉 GitHub 倉庫。這將創建您自己的課程材料版本，方便您運行、測試和調整代碼！

您可以通過點擊以下鏈接來 分叉倉庫

現在，您應該在以下鏈接中擁有自己的課程分叉版本：

分叉倉庫

淺克隆（建議用於工作坊 / Codespaces）

完整的倉庫可能會很大（約 3 GB），當您下載完整的歷史記錄和所有文件時。如果您僅參加工作坊或僅需要一些課程文件夾，淺克隆（或稀疏克隆）可以通過截斷歷史記錄和/或跳過文件來避免大部分下載。

快速淺克隆 — 最小的歷史記錄，所有文件

在以下命令中將 <your-username> 替換為您的分叉 URL（或者如果您更喜歡，可以使用上游 URL）。

僅克隆最新的提交歷史記錄（下載量小）：

git clone --depth 1 https://github.com/<your-username>/ai-agents-for-beginners.git

克隆特定分支：

git clone --depth 1 --branch <branch-name> https://github.com/<your-username>/ai-agents-for-beginners.git

部分（稀疏）克隆 — 最小的文件 + 僅選定的文件夾

這使用部分克隆和稀疏檢出（需要 Git 2.25+，建議使用支持部分克隆的現代 Git）：

git clone --depth 1 --filter=blob:none --sparse https://github.com/<your-username>/ai-agents-for-beginners.git

進入倉庫文件夾：

對於 bash：

cd ai-agents-for-beginners

對於 Powershell：

Set-Location ai-agents-for-beginners

然後指定您需要的文件夾（以下示例顯示兩個文件夾）：

git sparse-checkout set 00-course-setup 01-intro-to-ai-agents

在克隆並驗證文件後，如果您只需要文件並希望釋放空間（無 git 歷史記錄），請刪除倉庫元數據（💀不可逆 — 您將失去所有 Git 功能：無提交、拉取、推送或歷史記錄訪問）。

對於 Linux/macOS：

rm -rf .git

對於 Windows：

Remove-Item -Recurse -Force .git

使用 GitHub Codespaces（建議避免本地大下載）

提示

運行代碼

本課程提供一系列 Jupyter Notebooks，您可以通過它們實際操作來構建 AI Agents。

代碼示例使用以下方式：

需要 GitHub 帳戶 - 免費：

1) Semantic Kernel Agent Framework + GitHub Models Marketplace。標記為 (semantic-kernel.ipynb) 2) AutoGen Framework + GitHub Models Marketplace。標記為 (autogen.ipynb)

需要 Azure 訂閱： 3) Azure AI Foundry + Azure AI Agent Service。標記為 (azureaiagent.ipynb)

我們鼓勵您嘗試所有三種類型的示例，看看哪一種最適合您。

無論您選擇哪種選項，都將決定您需要遵循的設置步驟：

要求

我們在此倉庫的根目錄中包含了一個 requirements.txt 文件，其中包含運行代碼示例所需的所有 Python 包。

您可以在倉庫根目錄的終端中運行以下命令來安裝它們：

pip install -r requirements.txt

我們建議創建 Python 虛擬環境以避免任何衝突和問題。

設置 VSCode

確保您在 VSCode 中使用正確版本的 Python。

image

使用 GitHub Models 的示例設置

步驟 1：獲取您的 GitHub 個人訪問令牌 (PAT)

本課程利用 GitHub Models Marketplace，提供免費訪問大型語言模型 (LLMs)，您將使用它們來構建 AI Agents。

要使用 GitHub Models，您需要創建一個 GitHub 個人訪問令牌。

您可以通過訪問您的 個人訪問令牌設置 在 GitHub 帳戶中創建令牌。

請在創建令牌時遵循 最小特權原則。這意味著您應僅授予令牌運行本課程代碼示例所需的權限。

  1. 在屏幕左側選擇 開發者設置 中的 精細化令牌 選項。

    然後選擇 生成新令牌。

    生成令牌

  2. 為您的令牌輸入一個描述性名稱，反映其用途，方便以後識別。

    🔐 令牌有效期建議

    建議有效期：30 天 為了更安全，您可以選擇更短的期限，例如 7 天 🛡️ 這是一個很好的方式來設置個人目標，並在學習動力高漲時完成課程 🚀。

    令牌名稱和到期日期

  3. 將令牌的範圍限制在此倉庫的分叉。

    限制範圍到分叉倉庫

  4. 限制令牌的權限：在 權限 下，點擊 帳戶 標籤，然後點擊 “+ 添加權限” 按鈕。會出現一個下拉菜單。請搜索 Models 並勾選它。 添加 Models 權限

  5. 在生成令牌之前，請確認所需的權限。 確認權限

  6. 在生成令牌之前，請確保您已準備好將令牌存儲在安全的地方，例如密碼管理器保險庫，因為生成後不會再次顯示。 安全存儲令牌

複製您剛剛創建的新令牌。現在，您需要將其添加到本課程中包含的 .env 文件中。

步驟 2：創建您的 .env 文件

要創建您的 .env 文件，請在終端中運行以下命令。

cp .env.example .env

這將複製示例文件並在您的目錄中創建 .env，您可以在其中填寫環境變量的值。

複製您的令牌後，打開您喜歡的文本編輯器，將令牌粘貼到 .env 文件中的 GITHUB_TOKEN 欄位。 GitHub Token 欄位

現在您應該可以運行本課程的代碼示例。

使用 Azure AI Foundry 和 Azure AI Agent Service 的示例設置

步驟 1：獲取您的 Azure 項目端點

按照此處的步驟創建 Azure AI Foundry 中的 hub 和項目：Hub 資源概述

創建項目後，您需要獲取項目的連接字符串。

您可以通過訪問 Azure AI Foundry 入口網站中項目的 概述 頁面來完成此操作。

項目連接字符串

步驟 2：創建您的 .env 文件

要創建您的 .env 文件，請在終端中運行以下命令。

cp .env.example .env

這將複製示例文件並在您的目錄中創建 .env，您可以在其中填寫環境變量的值。

複製您的令牌後，打開您喜歡的文本編輯器，將令牌粘貼到 .env 文件中的 PROJECT_ENDPOINT 欄位。

步驟 3：登錄 Azure

作為安全的最佳實踐，我們將使用 無密鑰身份驗證 通過 Microsoft Entra ID 驗證到 Azure OpenAI。

接下來，打開終端並運行 az login --use-device-code 登錄到您的 Azure 帳戶。

登錄後，在終端中選擇您的訂閱。

額外的環境變量 - Azure Search 和 Azure OpenAI

對於 Agentic RAG 課程 - 第 5 課 - 有使用 Azure Search 和 Azure OpenAI 的示例。

如果您想運行這些示例，您需要在 .env 文件中添加以下環境變量：

概述頁面（項目）

管理中心

模型 + 端點頁面

Azure 入口網站

外部網頁

設置無密鑰身份驗證

為了避免硬編碼您的憑據，我們將使用 Azure OpenAI 的無密鑰連接。為此，我們將導入 DefaultAzureCredential，稍後調用 DefaultAzureCredential 函數以獲取憑據。

from azure.identity import DefaultAzureCredential, InteractiveBrowserCredential

卡住了嗎？

如果您在運行此設置時遇到任何問題，可以加入我們的 Azure AI 社群 Discord 或 建立一個問題。

下一課

您現在已準備好運行本課程的代碼。祝您在學習 AI Agents 的世界中愉快！

AI Agents 和代理使用案例介紹

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