Ebben a leckében megtanulhatod, hogyan futtasd a kurzus kódmintáit.
Mielőtt elkezdenéd klónozni a repót, csatlakozz az AI Agents For Beginners Discord csatornához, hogy segítséget kapj a beállításhoz, választ kapj a kurzussal kapcsolatos kérdéseidre, vagy kapcsolatba lépj más tanulókkal.
Először klónozd vagy forkold a GitHub repót. Ezáltal létrehozod a kurzus anyagának saját verzióját, amelyet futtathatsz, tesztelhetsz és módosíthatsz!
Ezt úgy teheted meg, hogy rákattintasz a repo forkolása linkre.
Most már rendelkezel a kurzus saját forkolt verziójával az alábbi linken:

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 rövidítésével és/vagy a blobok kihagyásával.
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
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:
Bash esetén:
cd ai-agents-for-beginners
Powershell esetén:
Set-Location ai-agents-for-beginners
Ezután add meg, mely mappákra van szükséged (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).
Linux/macOS esetén:
rm -rf .git
Windows esetén:
Remove-Item -Recurse -Force .git
Hozz létre egy új Codespace-t ehhez a repohoz a GitHub UI segítségével.
Ez a kurzus Jupyter Notebook-ok sorozatát kínálja, amelyeket futtathatsz, hogy gyakorlati tapasztalatot szerezz az 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.
Az általad választott opció határozza meg, hogy melyik beállítási lépéseket kell követned az alábbiakban:
MEGJEGYZÉS: Ha nincs telepítve a Python 3.12, győződj meg róla, hogy telepíted. Ezután hozz létre egy venv-t python3.12 használatával, hogy biztosítsd a megfelelő verziók telepítését a requirements.txt fájlból.
Példa
Python venv könyvtár létrehozása:
python3 -m venv venv
Ezután aktiváld a venv környezetet:
macOS és Linux esetén
source venv/bin/activate
Windows esetén
venv\Scripts\activate
A repó gyökérkönyvtárában található egy requirements.txt fájl, amely tartalmazza az összes szükséges Python csomagot a kódminták futtatásához.
Telepítheted őket az alábbi parancs futtatásával 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.
Győződj meg róla, hogy a megfelelő Python verziót használod a VSCode-ban.
Ez a kurzus a GitHub Models Marketplace-t használja, amely ingyenes hozzáférést biztosít Nagy Nyelvi Modellekhez (LLM-ekhez), 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 fiókod Személyes hozzáférési tokenek beállításai oldalára 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 kurzus kódmintáinak futtatásához.
Válaszd ki a Fine-grained tokens opciót a képernyő bal oldalán, a Fejlesztői beállítások menüpontban.

Ezután válaszd a Generate new token opciót.

Adj meg egy leíró nevet a tokennek, amely tükrözi annak célját, így később könnyen azonosítható.
🔐 Token időtartam ajánlás
Ajánlott időtartam: 30 nap A biztonságosabb megközelítés érdekében választhatsz rövidebb időszakot is, például 7 napot 🛡️ Ez egy remek módja annak, hogy személyes célt állíts be, és befejezd a kurzust, miközben a tanulási lendületed magas 🚀.

Korlátozd a token hatókörét a repód forkjára.

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

Ellenőrizd a szükséges jogosultságokat a token létrehozása előtt. 
A token létrehozása előtt győződj meg róla, hogy készen állsz a token biztonságos helyen történő tárolására, például egy jelszókezelőben, mivel a token nem lesz újra látható a létrehozás után. 
Másold ki az újonnan létrehozott tokent. Most hozzáadod ezt a .env fájlhoz, amelyet a kurzus tartalmaz.
.env fájl létrehozásaA .env fájl létrehozásához futtasd az alábbi parancsot a terminálban.
cp .env.example .env
Ez lemásolja a példafájlt, és létrehoz egy .env fájlt a könyvtáradban, ahol kitöltheted a környezeti változók értékeit.
A token 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 kurzus kódmintáit.
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 projekt Áttekintés oldalán találod az Azure AI Foundry portálon.

.env fájl létrehozásaA .env fájl létrehozásához futtasd az alábbi parancsot a terminálban.
cp .env.example .env
Ez lemásolja a példafájlt, és létrehoz egy .env fájlt a könyvtáradban, ahol kitöltheted a környezeti változók értékeit.
A token másolása után nyisd meg a .env fájlt a kedvenc szövegszerkesztődben, és illeszd be a tokent a PROJECT_ENDPOINT mezőbe.
Biztonsági legjobb gyakorlatként kulcs nélküli hitelesítést fogunk használni az Azure OpenAI hitelesítéséhez Microsoft Entra ID-val.
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.
Az Agentic RAG lecke - 5. lecke - mintái az Azure Search és Azure OpenAI használatát igénylik.
Ha futtatni szeretnéd ezeket a mintákat, hozzá kell adnod az alábbi környezeti változókat a .env fájlodhoz:
AZURE_SUBSCRIPTION_ID - Ellenőrizd a Projekt részletek-et 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.
AZURE_OPENAI_RESOURCE_GROUP - Menj a Projekt tulajdonságok-hoz az Áttekintés oldalon a Menedzsment központban.
GLOBAL_LLM_SERVICE - Az Kapcsolt erőforrások alatt keresd meg az Azure AI Services kapcsolat nevét. Ha nem szerepel, ellenőrizd az Azure portálon az erőforráscsoportodban az AI Services erőforrás nevét.
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_OPENAI_ENDPOINT - Keresd meg az Azure AI services-t, kattints rá, majd menj a Resource Management, Keys and Endpoint-hez, görgess le az “Azure OpenAI endpoints”-hoz, és másold ki azt, amelyik “Language APIs”-t mond.
AZURE_OPENAI_API_KEY - Ugyanazon az oldalon 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-t.
AZURE_SEARCH_API_KEY - Ezután menj a Beállítások-hoz, majd Kulcsok-hoz, hogy lemásold az elsődleges vagy másodlagos admin kulcsot.
AZURE_OPENAI_API_VERSION - Látogasd meg az API verzió életciklus oldalt a Latest GA API release alatt.A hitelesítő adatok kódolása helyett kulcs nélküli kapcsolatot fogunk használni az Azure OpenAI-val. Ehhez importáljuk a DefaultAzureCredential-t, majd később meghívjuk a DefaultAzureCredential függvényt a hitelesítő adat megszerzéséhez.
from azure.identity import DefaultAzureCredential, InteractiveBrowserCredential
Ha bármilyen problémád adódik a beállítás futtatása során, csatlakozz az Azure AI Community Discord közösséghez, vagy hozz létre egy hibajelentést.
Most már készen állsz arra, hogy futtasd a kurzushoz tartozó kódot. Jó tanulást az AI ügynökök világáról!
Bevezetés az AI ügynökökbe és azok felhasználási eseteibe
Felelősség kizárása:
Ez a dokumentum az Co-op Translator AI fordítási szolgáltatás 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.