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이 저장소는 50개 이상의 언어 번역을 포함하고 있어 다운로드 크기가 크게 증가합니다. 번역 없이 클론하려면 sparse checkout을 사용하세요:
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"훨씬 빠른 다운로드로 코스를 완료하는 데 필요한 모든 것을 제공합니다.
추가 번역 언어 지원을 원하면 여기에서 확인하세요
이 강좌는 AI 에이전트 구축에 관한 기본 개념을 다룹니다. 각 레슨은 고유한 주제를 담고 있으니 원하는 곳부터 시작하세요!
이 강좌는 다국어 지원이 제공됩니다. 지원되는 언어 목록은 여기를 참고하세요.
생성형 AI 모델을 처음 사용한다면, 21개의 생성형 AI 빌딩 레슨이 포함된 초보자를 위한 생성형 AI 강좌를 확인해 보세요.
코드를 실행하기 위해서는 이 저장소를 스타 (🌟) 하거나 포크하는 것을 잊지 마세요.
AI 에이전트 구축 중에 어려움이 있거나 질문이 있다면 Microsoft Foundry Discord의 전용 디스코드 채널에 참여하세요.
각 레슨에는 코드 예제가 포함되어 있으며, 이는 code_samples 폴더에서 찾을 수 있습니다. 이 저장소를 포크하여 자신의 복사본을 만들 수 있습니다.
예제 코드는 Azure AI Foundry와 GitHub 모델 카탈로그를 사용하여 언어 모델과 상호작용합니다:
또한 이 강좌는 Microsoft의 다음 AI 에이전트 프레임워크와 서비스를 사용합니다:
강좌 코드를 실행하는 방법에 대한 자세한 내용은 코스 설정을 참고하세요.
제안 사항이나 맞춤법 또는 코드 오류를 발견했으면 이슈를 제기하거나 풀 리퀘스트를 생성해 주세요.
| 레슨 | 텍스트 및 코드 | 영상 | 추가 학습 자료 |
|---|---|---|---|
| AI 에이전트 및 에이전트 사례 소개 | 링크 | 영상 | 링크 |
| AI 에이전트 프레임워크 탐색 | 링크 | 영상 | 링크 |
| AI 에이전트 설계 패턴 이해 | 링크 | 영상 | 링크 |
| 도구 사용 설계 패턴 | 링크 | 영상 | 링크 |
| 에이전틱 RAG | 링크 | 영상 | 링크 |
| 신뢰할 수 있는 AI 에이전트 구축 | 링크 | 영상 | 링크 |
| 계획 설계 패턴 | 링크 | 영상 | 링크 |
| 다중 에이전트 설계 패턴 | 링크 | 영상 | 링크 |
| 메타인지 설계 패턴 | 링크 | 비디오 | 링크 |
| 프로덕션 내 AI 에이전트 | 링크 | 비디오 | 링크 |
| 에이전틱 프로토콜 사용법 (MCP, A2A 및 NLWeb) | 링크 | 비디오 | 링크 |
| AI 에이전트를 위한 컨텍스트 엔지니어링 | 링크 | 비디오 | 링크 |
| 에이전틱 메모리 관리 | 링크 | 비디오 | |
| Microsoft 에이전트 프레임워크 탐색 | 링크 | ||
| 컴퓨터 사용 에이전트 (CUA) 구축 | 곧 공개 예정 | ||
| 확장 가능한 에이전트 배포 | 곧 공개 예정 | ||
| 로컬 AI 에이전트 생성 | 곧 공개 예정 | ||
| AI 에이전트 보안 | 곧 공개 예정 |
저희 팀은 다른 과정들도 제작합니다! 확인해 보세요:
에이전틱 RAG를 시연하는 중요한 코드 샘플을 기여해 주신 Shivam Goyal 님께 감사드립니다.
이 프로젝트는 기여와 제안을 환영합니다. 대부분의 기여는 기여자가 자신의 기여를 사용할 권리가 있으며 실제로 권리를 부여한다는 내용의 기여자 라이선스 계약서(CLA)에 동의해야 합니다. 자세한 내용은 https://cla.opensource.microsoft.com을 참조하세요.
풀 리퀘스트를 제출하면 CLA 봇이 자동으로 CLA 제출 필요 여부를 판단하고 적절하게 PR을 표시합니다 (예: 상태 확인, 댓글). 봇의 안내를 따르기만 하면 됩니다. 모든 저장소에서 CLA를 한 번만 제출하면 됩니다.
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