ai-agents-for-beginners

Postavljanje tečaja

Uvod

Ova lekcija će obuhvatiti kako pokrenuti primjere koda ovog tečaja.

Pridružite se drugim polaznicima i zatražite pomoć

Prije nego što počnete klonirati svoj repozitorij, pridružite se AI Agents For Beginners Discord kanalu kako biste dobili pomoć sa postavljanjem, postavljali pitanja o tečaju ili se povezali s drugim polaznicima.

Klonirajte ili forkajte ovaj repozitorij

Za početak, molimo klonirajte ili forkajte GitHub repozitorij. To će vam omogućiti vlastitu verziju materijala tečaja kako biste mogli pokretati, testirati i prilagođavati kod!

To možete učiniti klikom na link forkajte repozitorij

Sada biste trebali imati vlastitu forkanu verziju ovog tečaja na sljedećem linku:

Forked Repo

Plitko kloniranje (preporučeno za radionicu / Codespaces)

Cijeli repozitorij može biti velik (~3 GB) kada preuzimate punu povijest i sve datoteke. Ako sudjelujete samo na radionici ili vam trebaju samo određene mape lekcija, plitko kloniranje (ili rijetko kloniranje) izbjegava većinu preuzimanja skraćivanjem povijesti i/ili izostavljanjem blobova.

Brzo plitko kloniranje — minimalna povijest, sve datoteke

Zamijenite <your-username> u naredbama u nastavku sa URL-om vašeg forka (ili s URL-om originalnog repozitorija ako želite).

Za kloniranje samo najnovije povijesti komita (malo preuzimanja):

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

Za kloniranje određene grane:

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

Djelomično (rijetko) kloniranje — minimalni blobovi + samo odabrane mape

Ovo koristi djelomično kloniranje i sparse-checkout (zahtijeva Git 2.25+ i preporučuje se moderni Git s podrškom za djelomično kloniranje):

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

Uđite u mapu repozitorija:

cd ai-agents-for-beginners

Onda navedite koje mape želite (u primjeru su prikazane dvije mape):

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

Nakon kloniranja i provjere datoteka, ako vam trebaju samo datoteke i želite osloboditi prostor (bez git povijesti), molimo obrišite metapodatke repozitorija (💀nepovratno — izgubit ćete svu Git funkcionalnost: nema commitova, pullova, pushova, niti pristupa povijesti).

# zsh/bash
rm -rf .git

# PowerShell
Remove-Item -Recurse -Force .git

Korištenje GitHub Codespaces (preporučeno za izbjegavanje velikih lokalnih preuzimanja)

Savjeti

Pokretanje koda

Ovaj tečaj nudi niz Jupyter bilježnica koje možete pokretati kako biste stekli praktično iskustvo u izgradnji AI agenata.

Primjeri koda koriste Microsoft Agent Framework (MAF) s AzureAIProjectAgentProvider koji se povezuje na Azure AI Agent Service V2 (Responses API) kroz Microsoft Foundry.

Sve Python bilježnice označene su kao *-python-agent-framework.ipynb.

Zahtjevi

Uključili smo datoteku requirements.txt u korijenu ovog repozitorija koja sadrži sve potrebne Python pakete za pokretanje primjera koda.

Možete ih instalirati pokretanjem sljedeće naredbe u vašem terminalu, u korijenu repozitorija:

pip install -r requirements.txt

Preporučujemo kreiranje Python virtualnog okruženja kako biste izbjegli sukobe i probleme.

Postavljanje VSCode-a

Provjerite koristite li ispravnu verziju Pythona u VSCode-u.

image

Postavljanje Microsoft Foundry i Azure AI Agent Service

Korak 1: Kreirajte Microsoft Foundry projekt

Trebate Azure AI Foundry hub i projekt s implementiranim modelom za pokretanje bilježnica.

  1. Idite na ai.azure.com i prijavite se sa svojim Azure računom.
  2. Kreirajte hub (ili koristite postojeći). Pogledajte: Pregled hub resursa.
  3. Unutar huba kreirajte projekt.
  4. Implementirajte model (npr. gpt-4o) iz Models + Endpoints → Deploy model.

Korak 2: Dohvatite URL krajnje točke projektnog endpointa i naziv implementacije modela

Iz vašeg projekta u Microsoft Foundry portalu:

Project Connection String

Korak 3: Prijavite se u Azure s az login

Sve bilježnice koriste AzureCliCredential za autentikaciju — nema API ključeva za upravljanje. To zahtijeva da ste prijavljeni putem Azure CLI.

  1. Instalirajte Azure CLI ako već niste: aka.ms/installazurecli

  2. Prijavite se pokretanjem:

     az login

    Ili ako ste u udaljenom/Codespace okruženju bez preglednika:

     az login --use-device-code

  3. Odaberite svoju pretplatu ako vas zatraži — izaberite onu koja sadrži vaš Foundry projekt.

  4. Provjerite jeste li prijavljeni:

     az account show

Zašto az login? Bilježnice se autentificiraju koristeći AzureCliCredential iz paketa azure-identity. To znači da vaša Azure CLI sesija pruža vjerodajnice — nema API ključeva niti tajni u vašoj .env datoteci. Ovo je sigurnosna najbolja praksa.

Korak 4: Kreirajte svoju .env datoteku

Kopirajte primjer datoteke:

# zsh/bash
cp .env.example .env

# PowerShell
Copy-Item .env.example .env

Otvorite .env i ispunite ove dvije vrijednosti:

AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT=https://<your-project>.services.ai.azure.com/api/projects/<your-project-id>
AZURE_AI_MODEL_DEPLOYMENT_NAME=gpt-4o
Varijabla Gdje je pronaći
AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT Foundry portal → vaš projekt → stranica Overview
AZURE_AI_MODEL_DEPLOYMENT_NAME Foundry portal → Models + Endpoints → naziv vašeg implementiranog modela

To je gotovo za većinu lekcija! Bilježnice će se automatski autentificirati kroz vašu az login sesiju.

Korak 5: Instalirajte Python ovisnosti

pip install -r requirements.txt

Preporučujemo pokretanje unutar virtualnog okruženja koje ste ranije kreirali.

Dodatno postavljanje za Lekciju 5 (Agentic RAG)

Lekcija 5 koristi Azure AI Search za retrieval-augmented generation. Ako planirate pokrenuti tu lekciju, dodajte ove varijable u svoju .env datoteku:

Varijabla Gdje je pronaći
AZURE_SEARCH_SERVICE_ENDPOINT Azure portal → vaš Azure AI Search resurs → Overview → URL
AZURE_SEARCH_API_KEY Azure portal → vaš Azure AI Search resurs → Settings → Keys → primarni administratorski ključ

Dodatno postavljanje za Lekcije 6 i 8 (GitHub modeli)

Neke bilježnice u lekcijama 6 i 8 koriste GitHub modele umjesto Azure AI Foundry. Ako planirate pokrenuti te uzorke, dodajte ove varijable u svoju .env datoteku:

Varijabla Gdje je pronaći
GITHUB_TOKEN GitHub → Settings → Developer settings → Personal access tokens
GITHUB_ENDPOINT Koristite https://models.inference.ai.azure.com (zadana vrijednost)
GITHUB_MODEL_ID Naziv modela za korištenje (npr. gpt-4o-mini)

Dodatno postavljanje za Lekciju 8 (Bing Grounding Workflow)

Uvjetovana radna bilježnica u lekciji 8 koristi Bing grounding putem Azure AI Foundry. Ako planirate pokrenuti taj uzorak, dodajte ovu varijablu u svoju .env datoteku:

Varijabla Gdje je pronaći
BING_CONNECTION_ID Azure AI Foundry portal → vaš projekt → Management → Connected resources → vaša Bing veza → kopirajte ID veze

Rješavanje problema

Pogreške verifikacije SSL certifikata na macOS-u

Ako ste na macOS i naiđete na pogrešku poput:

ssl.SSLCertVerificationError: [SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed: self-signed certificate in certificate chain

Ovo je poznati problem s Pythonom na macOS-u gdje se sustavski SSL certifikati ne smatraju automatski pouzdanima. Isprobajte sljedeća rješenja redom:

Opcija 1: Pokrenite Pythonov skript za instalaciju certifikata (preporučeno)

# Zamijenite 3.XX vašom instaliranom verzijom Pythona (npr. 3.12 ili 3.13):
/Applications/Python\ 3.XX/Install\ Certificates.command

Opcija 2: Koristite connection_verify=False u svojoj bilježnici (samo za GitHub Models bilježnice)

U bilježnici Lekcije 6 (06-building-trustworthy-agents/code_samples/06-system-message-framework.ipynb) već je uključen zakomentirani zaobilazni put. Odkomentirajte connection_verify=False prilikom stvaranja klijenta:

client = ChatCompletionsClient(
    endpoint=endpoint,
    credential=AzureKeyCredential(token),
    connection_verify=False,  # Onemogućite SSL provjeru ako naiđete na pogreške sa certifikatom
)

⚠️ Upozorenje: Onemogućavanje SSL verifikacije (connection_verify=False) smanjuje sigurnost preskačući provjeru certifikata. Koristite ovo samo kao privremeno rješenje u razvojnim okruženjima, nikada u produkciji.

Opcija 3: Instalirajte i koristite truststore

pip install truststore

Zatim dodajte sljedeće na vrh bilježnice ili skripte prije izvođenja bilo kakvih mrežnih poziva:

import truststore
truststore.inject_into_ssl()

Zapeli ste negdje?

Ako imate bilo kakvih problema s pokretanjem ovog postavljanja, pridružite se našem Azure AI Community Discord ili kreirajte issue.

Sljedeća lekcija

Sada ste spremni pokrenuti kod za ovaj tečaj. Sretno u daljnjem učenju svijeta AI agenata!

Uvod u AI agente i primjere upotrebe agenata

Odricanje od odgovornosti: Ovaj je dokument preveden korištenjem AI prevoditeljskog servisa Co-op Translator. Iako težimo točnosti, molimo imajte na umu da automatizirani prijevodi mogu sadržavati pogreške ili netočnosti. Izvorni dokument na izvornom jeziku treba smatrati službenim i autoritativnim izvorom. Za kritične informacije preporučuje se profesionalni ljudski prijevod. Nismo odgovorni za bilo kakva nesporazuma ili pogrešna tumačenja koja proizlaze iz korištenja ovog prijevoda.

This site is open source. Improve this page.