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このリポジトリには50以上の言語翻訳が含まれているため、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、より高速なダウンロードでコースを完了するのに必要なすべてが取得できます。
追加の翻訳言語のサポートをご希望の場合はこちらに掲載されています
このコースはAIエージェント構築の基礎をカバーするレッスンがあります。各レッスンは独立したテーマを扱っているので、好きなところから始めてください!
このコースは多言語サポートが対応しています。対応言語はこちらでご確認ください。
生成AIモデルでの開発が初めての方は、21レッスンでGenAIを使った開発を学べる初心者向け生成AIコースもご覧ください。
このリポジトリにスター(🌟)を付けるのとフォークするのも忘れずに。コード実行に必要です。
AIエージェント構築で困ったことや質問があれば、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あり、code_samplesフォルダーにあります。自分のコピーを作りたい場合はこのリポジトリをフォークしてください。
これらの演習のコード例は、Azure AI Foundry Agent Service V2とMicrosoft Agent Frameworkを活用しています:
本コースでは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ています:
一部コードサンプルは、大きなコンテキスト対応モデル(最大204Kトークン)を提供するMiniMaxなど、OpenAI互換の代替プロバイダーもサポートしています。設定詳細はCourse Setupを参照してください。
本コースのコードの実行方法についてはCourse Setupを参照してください。
ご提案やスペルミス、コードの誤りを見つけたら、Issueを投稿するか、プルリクエストを作成してください。
| レッスン | 文章&コード | 動画 | 追加学習 |
|---|---|---|---|
| AIエージェント紹介とユースケース | Link | Video | Link |
| AIエージェントフレームワークの探求 | Link | Video | Link |
| AIエージェント設計パターンの理解 | Link | Video | Link |
| ツール利用設計パターン | Link | Video | Link |
| エージェント型RAG | Link | Video | Link |
| 信頼されるAIエージェントの構築 | Link | Video | Link |
| 計画設計パターン | Link | Video | Link |
| マルチエージェント設計パターン | Link | Video | Link |
| メタ認知デザインパターン | Link | Video | Link |
| プロダクションの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 および NLWeb) | Link | Video | Link |
| AIエージェントのコンテキストエンジニアリング | Link | Video | Link |
| エージェントメモリの管理 | Link | Video | |
| Microsoft エージェントフレームワークの探索 | Link | ||
| コンピューター利用エージェント (CUA) の構築 | Link | Link | |
| スケーラブルなエージェントの展開 | 近日公開予定 | ||
| ローカルAIエージェントの作成 | 近日公開予定 | ||
| AIエージェントのセキュリティ | Link | Link |
私たちのチームは他にもコースを制作しています!ぜひご覧ください:
Shivam Goyal に重要なコードサンプルの提供、Agentic RAG のデモンストレーションに感謝します。
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、あなたが貢献物の使用権を実際に持ち、かつ当プロジェクトに対しその権利を付与することを宣言する Contributor 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。
プルリクエスト提出時には、CLAボットが自動的にCLAの提出が必要か判断し、適切なデコレーション(ステータスチェックやコメントなど)を行います。 ボットからの指示に従ってください。このCLA対応は、当プロジェクトのすべてのリポジトリにおいて一度だけ行えば十分です。
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