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ローカルでクローンする方がよいですか?
このリポジトリには50以上の言語翻訳が含まれており、ダウンロードサイズが大幅に増加します。翻訳なしでクローンするにはスパースチェックアウトを使用してください:
Bash / macOS / Linux:
git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners.git cd ai-agents-for-beginners git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'CMD (Windows):
git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners.git cd ai-agents-for-beginners git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images"これにより、このコースを完了するために必要なものがすべて揃い、ダウンロードが大幅に速くなります。
追加の翻訳言語をご希望の場合は、こちらをご覧ください。
このコースはAIエージェント構築の基本をカバーするレッスンがあります。各レッスンはそれぞれの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!
このコースはマルチランゲージ対応です。対応言語はこちらをご覧ください。
生成AIモデルでの開発が初めての方は、生成AIを使った構築に関する全21レッスンを含む初心者向け生成AIコースもご覧ください。
このリポジトリにスター(🌟)をつけることと、リポジトリをフォークしてコードを実行することを忘れないでください。
AIエージェント構築で困った時や質問がある時は、Microsoft Foundry Discord内の専用Discordチャンネルに参加してください。
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フォルダーにあります。リポジトリをフォークして自分のコピーを作ることができます。
これらの演習のコード例は、Azure AI Foundry Agent Service V2を備えたMicrosoft Agent Frameworkを利用しています:
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を使用します:
コードの実行についての詳細はコースセットアップをご覧ください。
ご提案やスペルミス、コードエラーを見つけた場合は、イシューを作成するか、プルリクエストを送ってください
| レッスン | テキスト&コード | ビデオ | 追加学習 |
|---|---|---|---|
| AIエージェントの紹介とユースケース | リンク | ビデオ | リンク |
| AIエージェントフレームワークの探索 | リンク | ビデオ | リンク |
| AIエージェント設計パターンの理解 | リンク | ビデオ | リンク |
| ツール利用設計パターン | リンク | ビデオ | リンク |
| Agentic RAG | リンク | ビデオ | リンク |
| 信頼できるAIエージェントの構築 | リンク | ビデオ | リンク |
| 計画設計パターン | リンク | ビデオ | リンク |
| マルチエージェント設計パターン | リンク | ビデオ | リンク |
| メタ認知設計パターン | リンク | ビデオ | リンク |
| 本番環境でのAIエージェント | Link | Video | Link |
| エージェントプロトコルの使用 (MCP、A2A、NLWeb) | Link | Video | Link |
| 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 | Link | Video | Link |
| エージェント記憶の管理 | Link | Video | |
| Microsoft Agent Frameworkの探求 | Link | ||
| コンピュータ使用エージェント(CUA)の構築 | 近日公開 | ||
| スケーラブルエージェントのデプロイ | 近日公開 | ||
| ローカルAIエージェントの作成 | 近日公開 | ||
| AIエージェントのセキュリティ | 近日公開 |
私たちのチームは他のコースも制作しています!ぜひご覧ください:
Agentic RAGを示す重要なコードサンプルの提供に感謝します。Shivam Goyal さんへ。
本プロジェクトは貢献と提案を歓迎しています。ほとんどの貢献には、あなたが貢献物に対する権利を所有し、実際にその権利を私たちに付与していることを宣言する Contributer License Agreement (CLA)への同意が必要です。詳細はhttps://cla.opensource.microsoft.comをご覧ください。
プルリクエストを提出すると、CLAボットが自動的にCLAが必要かを判定し、PRに適切な装飾(ステータスチェックやコメントなど)を付与します。ボットの指示に従うだけで大丈夫です。CLAを使用しているすべてのリポジトリでこれを一度行えば済みます。
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