ai-agents-for-beginners

Tanfolyam Beállítása

Bevezetés

Ebben a leckében bemutatjuk, hogyan futtathatók a tanfolyam kódmintái.

Csatlakozz más tanulókhoz és kérj segítséget

Mielőtt elkezdenéd klónozni a repót, csatlakozz az AI Agents For Beginners Discord csatornához, hogy segítséget kapj a beállításhoz, választ kapj a tanfolyammal kapcsolatos kérdéseidre, vagy kapcsolatba lépj más tanulókkal.

Klónozd vagy Forkold ezt a Repót

Először klónozd vagy forkold a GitHub repót. Így létrehozhatod a tanfolyam anyagainak saját verzióját, amelyet futtathatsz, tesztelhetsz és módosíthatsz!

Ezt úgy teheted meg, hogy rákattintasz a repo forkolása linkre.

Most már rendelkezel a tanfolyam saját forkolt verziójával az alábbi linken:

Sekély Klónozás (ajánlott workshophoz / Codespaces-hez)

A teljes repó mérete nagy lehet (~3 GB), ha letöltöd az összes előzményt és fájlt. Ha csak a workshopon veszel részt, vagy csak néhány lecke mappára van szükséged, a sekély klónozás (vagy ritka klónozás) elkerüli a legtöbb letöltést az előzmények lerövidítésével és/vagy a blobok kihagyásával.

Gyors sekély klónozás — minimális előzmény, minden fájl

Cseréld ki <your-username>-t az alábbi parancsokban a fork URL-re (vagy az upstream URL-re, ha azt preferálod).

Csak a legutóbbi commit előzmény klónozása (kis letöltés):

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

Egy adott branch klónozása:

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

Részleges (ritka) klónozás — minimális blobok + csak kiválasztott mappák

Ez részleges klónozást és ritka-checkoutot használ (Git 2.25+ szükséges, modern Git ajánlott részleges klónozás támogatásával):

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

Lépj be a repo mappájába:

cd ai-agents-for-beginners

Ezután add meg, mely mappákat szeretnéd (az alábbi példa két mappát mutat):

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

Miután klónoztad és ellenőrizted a fájlokat, ha csak fájlokra van szükséged és helyet szeretnél felszabadítani (nincs git előzmény), töröld a repó metaadatokat (💀visszafordíthatatlan — elveszíted az összes Git funkciót: nincs commit, pull, push vagy előzmény hozzáférés).

# zsh/bash
rm -rf .git

# PowerShell
Remove-Item -Recurse -Force .git

GitHub Codespaces használata (ajánlott a helyi nagy letöltések elkerülésére)

• Hozz létre egy új Codespace-t ehhez a repóhoz a GitHub UI segítségével.

• Az újonnan létrehozott Codespace termináljában futtasd a fenti sekély/ritka klónozási parancsok egyikét, hogy csak a szükséges lecke mappákat hozd be a Codespace munkaterületére.
• Opcionális: a Codespaces-ben történő klónozás után távolítsd el a .git-et, hogy extra helyet szabadíts fel (lásd a fenti eltávolítási parancsokat).
• Megjegyzés: Ha inkább közvetlenül a Codespaces-ben nyitod meg a repót (extra klónozás nélkül), vedd figyelembe, hogy a Codespaces létrehozza a devcontainer környezetet, és lehet, hogy többet biztosít, mint amire szükséged van. Egy sekély másolat klónozása egy friss Codespace-ben nagyobb kontrollt ad a lemezhasználat felett.

Tippek

• Mindig cseréld ki a klónozási URL-t a forkodra, ha szerkeszteni/commitálni szeretnél.
• Ha később több előzményre vagy fájlra van szükséged, letöltheted őket, vagy módosíthatod a ritka-checkoutot, hogy további mappákat is tartalmazzon.

A Kód Futtatása

Ez a tanfolyam egy sor Jupyter Notebookot kínál, amelyeket futtathatsz, hogy gyakorlati tapasztalatot szerezz AI Agentek építésében.

A kódminták az alábbiakat használják:

GitHub Fiók Szükséges - Ingyenes:

1) Semantic Kernel Agent Framework + GitHub Models Marketplace. Jelölve mint (semantic-kernel.ipynb) 2) AutoGen Framework + GitHub Models Marketplace. Jelölve mint (autogen.ipynb)

Azure Előfizetés Szükséges: 3) Azure AI Foundry + Azure AI Agent Service. Jelölve mint (azureaiagent.ipynb)

Javasoljuk, hogy próbáld ki mindhárom példát, hogy megtudd, melyik működik a legjobban számodra.

Bármelyik opciót választod, az határozza meg, hogy mely beállítási lépéseket kell követned az alábbiakban:

Követelmények

• Python 3.12+

  • MEGJEGYZÉS: Ha nincs telepítve a Python3.12, győződj meg róla, hogy telepíted. Ezután hozz létre egy venv-t python3.12 használatával, hogy biztosítsd a helyes verziók telepítését a requirements.txt fájlból.

    Példa

    Python venv könyvtár létrehozása:

    python -m venv venv
    

    Ezután aktiváld a venv környezetet:

    # zsh/bash
    source venv/bin/activate
    

    # Command Prompt for Windows
    venv\Scripts\activate
    

• .NET 10+: A .NET-et használó kódmintákhoz győződj meg róla, hogy telepíted a .NET 10 SDK-t vagy újabbat. Ezután ellenőrizd a telepített .NET SDK verziót:

    dotnet --list-sdks
  

• GitHub Fiók - A GitHub Models Marketplace eléréséhez
• Azure Előfizetés - Az Azure AI Foundry eléréséhez
• Azure AI Foundry Fiók - Az Azure AI Agent Service eléréséhez

A repó gyökérkönyvtárában található egy requirements.txt fájl, amely tartalmazza az összes szükséges Python csomagot a kódminták futtatásához.

Ezeket a következő parancs futtatásával telepítheted a terminálban a repó gyökérkönyvtárában:

pip install -r requirements.txt

Javasoljuk, hogy hozz létre egy Python virtuális környezetet, hogy elkerüld az esetleges konfliktusokat és problémákat.

VSCode Beállítása

Győződj meg róla, hogy a megfelelő Python verziót használod a VSCode-ban.

Beállítás GitHub Modellekhez

1. lépés: GitHub Személyes Hozzáférési Token (PAT) Lekérése

Ez a tanfolyam a GitHub Models Marketplace-t használja, amely ingyenes hozzáférést biztosít Nagy Nyelvi Modellekhez (LLM-ek), amelyeket az AI Agentek építéséhez fogsz használni.

A GitHub Modellek használatához létre kell hoznod egy GitHub Személyes Hozzáférési Tokent.

Ezt úgy teheted meg, hogy a GitHub Fiókodban a Személyes Hozzáférési Tokenek beállításai oldalra mész.

Kérjük, kövesd a Legkisebb Jogosultság Elvét a token létrehozásakor. Ez azt jelenti, hogy csak azokat a jogosultságokat add meg a tokennek, amelyek szükségesek a tanfolyam kódmintáinak futtatásához.

1. Válaszd ki a Fine-grained tokens opciót a képernyő bal oldalán, a Fejlesztői beállítások menüpontban.

   

   Ezután válaszd a Generate new token opciót.

   

2. Adj meg egy leíró nevet a tokennek, amely tükrözi annak célját, hogy később könnyen azonosítható legyen.

   🔐 Token Időtartam Ajánlás

   Ajánlott időtartam: 30 nap A biztonságosabb hozzáállás érdekében választhatsz rövidebb időszakot is—például 7 nap 🛡️ Ez egy remek módja annak, hogy személyes célt tűzz ki, és befejezd a tanfolyamot, miközben a tanulási lendület magas 🚀.

   

3. Korlátozd a token hatókörét a repód forkjára.

   

4. Korlátozd a token jogosultságait: A Jogosultságok alatt kattints az Account fülre, majd kattints a “+ Add permissions” gombra. Egy legördülő menü jelenik meg. Keresd meg a Models opciót, és jelöld be a négyzetet.

   

5. Ellenőrizd a szükséges jogosultságokat, mielőtt létrehoznád a tokent.

6. Mielőtt létrehoznád a tokent, győződj meg róla, hogy készen állsz a token biztonságos helyen történő tárolására, például egy jelszókezelőben, mivel a token nem lesz újra megtekinthető a létrehozás után.

Másold ki az újonnan létrehozott tokent. Most add hozzá ezt a tanfolyam .env fájljához.

2. lépés: Hozd létre a .env fájlt

A .env fájl létrehozásához futtasd a következő parancsot a terminálban.

# zsh/bash
cp .env.example .env

# PowerShell
Copy-Item .env.example .env

Ez lemásolja a példa fájlt, és létrehoz egy .env fájlt a könyvtáradban, ahol kitöltheted a környezeti változók értékeit.

A tokened másolása után nyisd meg a .env fájlt a kedvenc szövegszerkesztődben, és illeszd be a tokent a GITHUB_TOKEN mezőbe.

Most már képesnek kell lenned futtatni a tanfolyam kódmintáit.

Beállítás Azure AI Foundry és Azure AI Agent Service mintákhoz

1. lépés: Azure Projekt Endpoint Lekérése

Kövesd az Azure AI Foundry hub és projekt létrehozásának lépéseit itt: Hub erőforrások áttekintése

Miután létrehoztad a projektedet, le kell kérned a projekt kapcsolatának karakterláncát.

Ezt a Áttekintés oldalra lépve teheted meg az Azure AI Foundry portálon.

2. lépés: .env fájl létrehozása

A .env fájl létrehozásához futtasd a következő parancsot a terminálban.

# zsh/bash
cp .env.example .env

# PowerShell
Copy-Item .env.example .env

Ez lemásolja a példa fájlt, és létrehoz egy .env fájlt a könyvtáradban, ahol kitöltheted a környezeti változók értékeit.

A tokened másolása után nyisd meg a .env fájlt a kedvenc szövegszerkesztődben, és illeszd be a tokent a PROJECT_ENDPOINT mezőbe.

3. lépés: Bejelentkezés az Azure-ba

Biztonsági legjobb gyakorlatként kulcs nélküli hitelesítést fogunk használni az Azure OpenAI hitelesítéséhez a Microsoft Entra ID-vel.

Ezután nyiss meg egy terminált, és futtasd az az login --use-device-code parancsot, hogy bejelentkezz az Azure fiókodba.

Miután bejelentkeztél, válaszd ki az előfizetésedet a terminálban.

További Környezeti Változók - Azure Search és Azure OpenAI

Az Agentic RAG Lecke - 5. lecke - mintái az Azure Search és Azure OpenAI használatát igénylik.

Ha ezeket a mintákat szeretnéd futtatni, hozzá kell adnod a következő környezeti változókat a .env fájlodhoz:

Áttekintés Oldal (Projekt)

• AZURE_SUBSCRIPTION_ID - Ellenőrizd a Projekt részletek részt a projekt Áttekintés oldalán.

• AZURE_AI_PROJECT_NAME - Nézd meg a projekt Áttekintés oldalának tetejét.

• AZURE_OPENAI_SERVICE - Keresd meg az Azure OpenAI Service-t az Included capabilities fülön az Áttekintés oldalon.

Menedzsment Központ

• AZURE_OPENAI_RESOURCE_GROUP - Menj a Projekt tulajdonságok részhez az Áttekintés oldalon a Menedzsment Központban.

• GLOBAL_LLM_SERVICE - Az Kapcsolt erőforrások alatt keresd meg az Azure AI Services kapcsolat nevét. Ha nem szerepel, nézd meg az Azure portálon az erőforráscsoportodban az AI Services erőforrás nevét.

Modellek + Endpointok Oldal

• AZURE_OPENAI_EMBEDDING_DEPLOYMENT_NAME - Válaszd ki az embedding modelledet (pl. text-embedding-ada-002), és jegyezd fel a Deployment name-et a modell részleteiből.

• AZURE_OPENAI_CHAT_DEPLOYMENT_NAME - Válaszd ki a chat modelledet (pl. gpt-4o-mini), és jegyezd fel a Deployment name-et a modell részleteiből.

Azure Portál

• AZURE_OPENAI_ENDPOINT - Keresd meg az Azure AI services-t, kattints rá, majd menj a Resource Management, Keys and Endpoint részhez, görgess le az “Azure OpenAI endpoints” részhez, és másold ki azt, amelyik “Language APIs”-t mond.

• AZURE_OPENAI_API_KEY - Ugyanazon a képernyőn másold ki az 1. vagy 2. kulcsot.

• AZURE_SEARCH_SERVICE_ENDPOINT - Keresd meg az Azure AI Search erőforrásodat, kattints rá, és nézd meg az Áttekintés részt.

• AZURE_SEARCH_API_KEY - Ezután menj a Beállítások részhez, majd Kulcsok-hoz, hogy lemásold az elsődleges vagy másodlagos admin kulcsot.

Külső Weboldal

• AZURE_OPENAI_API_VERSION - Látogasd meg az API verzió életciklus oldalt a Legújabb GA API kiadás alatt.

Kulcs nélküli hitelesítés beállítása

Ahelyett, hogy a hitelesítő adatokat kódolnánk, kulcs nélküli kapcsolat Ha bármilyen problémád adódik a beállítás futtatása során, csatlakozz az Azure AI Community Discord közösséghez, vagy hozz létre egy hibajelentést.

Következő lecke

Most már készen állsz arra, hogy futtasd a kurzushoz tartozó kódot. Jó tanulást az AI ügynökök világáról!

Bevezetés az AI ügynökökbe és az ügynökök felhasználási eseteibe

---

Felelősség kizárása:
Ez a dokumentum az AI fordítási szolgáltatás Co-op Translator segítségével lett lefordítva. Bár törekszünk a pontosságra, kérjük, vegye figyelembe, hogy az automatikus fordítások hibákat vagy pontatlanságokat tartalmazhatnak. Az eredeti dokumentum az eredeti nyelvén tekintendő hiteles forrásnak. Kritikus információk esetén javasolt professzionális emberi fordítást igénybe venni. Nem vállalunk felelősséget semmilyen félreértésért vagy téves értelmezésért, amely a fordítás használatából eredhet.

This site is open source. Improve this page.