ai-agents-for-beginners
初心者向けAIエージェント - コース
AIエージェントを構築するために必要な知識をすべて学べるコース
🌐 多言語対応
GitHub Actionによるサポート（自動更新＆常に最新）
追加の翻訳を希望する場合は、こちらに対応言語が記載されています。
🌱 はじめに
このコースでは、AIエージェントを構築するための基本を学べるレッスンを提供しています。各レッスンは独立したトピックを扱っているので、好きなところから始めてください！
このコースは多言語対応しています。対応言語はこちらをご覧ください。
生成AIモデルを初めて扱う方は、初心者向け生成AIコースをご覧ください。このコースでは、生成AIを使った構築に関する21のレッスンが含まれています。
このリポジトリをスター (🌟)したり、フォークしてコードを実行するのを忘れないでください。
他の学習者と交流し、質問に答えてもらう
AIエージェントの構築で行き詰まったり、質問がある場合は、Azure AI Foundry Community Discordの専用Discordチャンネルに参加してください。
必要なもの
このコースの各レッスンにはコード例が含まれており、code_samplesフォルダにあります。このリポジトリをフォークして自分のコピーを作成できます。
これらの演習のコード例では、Azure AI FoundryとGitHub Model Catalogsを使用して言語モデルと対話します：
- Github Models - 無料 / 制限あり
- Azure AI Foundry - Azureアカウントが必要
このコースでは、Microsoftの以下のAIエージェントフレームワークとサービスも使用します：
このコースのコードを実行する方法については、コースセットアップをご覧ください。
🙏 協力したいですか？
提案がある場合やスペルミスやコードのエラーを見つけた場合は、Issueを提出するか、プルリクエストを作成してください。
📂 各レッスンには以下が含まれます
- READMEに記載されたレッスン内容と短い動画
- Azure AI FoundryとGithub Models（無料）をサポートするPythonコード例
- 学習を続けるための追加リソースへのリンク
🗃️ レッスン一覧
| レッスン | テキスト＆コード | 動画 | 追加学習 |
|---|---|---|---|
| AIエージェントの概要とユースケース | リンク | 動画 | リンク |
| AIエージェントフレームワークの探索 | リンク | 動画 | リンク |
| AIエージェント設計パターンの理解 | リンク | 動画 | リンク |
| ツール使用設計パターン | リンク | 動画 | リンク |
| エージェント型RAG | リンク | 動画 | リンク |
| 信頼できるAIエージェントの構築 | リンク | 動画 | リンク |
| 計画設計パターン | リンク | 動画 | リンク |
| マルチエージェント設計パターン | リンク | 動画 | リンク |
| メタ認知設計パターン | リンク | 動画 | リンク |
| AIエージェントの実運用 | リンク | 動画 | リンク |
| エージェント型プロトコルの使用 (MCP, A2A, NLWeb) | リンク | 動画 | リンク |
| AIエージェントのためのコンテキストエンジニアリング | リンク | ビデオ | リンク |
| エージェントの記憶管理 | 9月11日公開予定 | ||
| AIエージェントの評価 | 9月18日公開予定 | ||
| コンピュータ利用エージェント (CUA) の構築 | 9月25日公開予定 | ||
| スケーラブルエージェントの展開 | 9月25日公開予定 | ||
| ローカルAIエージェントの作成 | 10月3日公開予定 | ||
| AIエージェントのセキュリティ確保 | 10月10日公開予定 |
🎒 その他のコース
私たちのチームは他にもコースを提供しています！ぜひチェックしてください：
- NEW 初心者向けモデルコンテキストプロトコル (MCP)
- .NETを使用した初心者向け生成AI
- 初心者向け生成AI
- Javaを使用した初心者向け生成AI
- 初心者向け機械学習
- 初心者向けデータサイエンス
- 初心者向けAI
- 初心者向けサイバーセキュリティ
- 初心者向けWeb開発
- 初心者向けIoT
- 初心者向けXR開発
- AIペアプログラミングのためのGitHub Copilotマスター
- C#/.NET開発者向けGitHub Copilotマスター
- 自分で選ぶCopilotアドベンチャー
🌟 コミュニティへの感謝
Agentic RAGを示す重要なコードサンプルを提供してくれたShivam Goyalに感謝します。
コントリビューション
このプロジェクトは貢献や提案を歓迎します。ほとんどの貢献には、あなたがその貢献を使用する権利を持ち、実際にその権利を付与することを宣言するコントリビューターライセンス契約 (CLA) に同意する必要があります。詳細はhttps://cla.opensource.microsoft.comをご覧ください。
プルリクエストを送信すると、CLAボットが自動的にCLAが必要かどうかを判断し、PRに適切な装飾を行います（例：ステータスチェック、コメント）。ボットの指示に従うだけで、CLAを提供する必要があるのはすべてのリポジトリで一度だけです。
このプロジェクトはMicrosoft Open Source Code of Conductを採用しています。 詳細についてはCode of Conduct FAQをご覧いただくか、追加の質問やコメントがある場合はopencode@microsoft.comまでお問い合わせください。
商標
このプロジェクトには、プロジェクト、製品、またはサービスの商標やロゴが含まれている場合があります。Microsoftの商標やロゴの使用は、Microsoftの商標およびブランドガイドラインに従う必要があります。 このプロジェクトの改変版でMicrosoftの商標やロゴを使用する場合、混乱を招いたりMicrosoftのスポンサーシップを暗示したりしてはなりません。 第三者の商標やロゴの使用は、それぞれの第三者のポリシーに従う必要があります。
免責事項:
この文書はAI翻訳サービスCo-op Translatorを使用して翻訳されています。正確性を追求しておりますが、自動翻訳には誤りや不正確な部分が含まれる可能性があります。元の言語で記載された文書を正式な情報源としてご参照ください。重要な情報については、専門の人間による翻訳を推奨します。この翻訳の使用に起因する誤解や誤った解釈について、当方は一切の責任を負いません。