ai-agents-for-beginners
초보자를 위한 AI 에이전트 - 강좌
AI 에이전트 구축을 시작하는 데 필요한 모든 것을 가르치는 강좌
🌐 다국어 지원
GitHub Action을 통해 지원 (자동화 및 항상 최신)
아랍어 | 벵골어 | 불가리아어 | 버마어 (미얀마) | 중국어 (간체) | 중국어 (번체, 홍콩) | 중국어 (번체, 마카오) | 중국어 (번체, 대만) | 크로아티아어 | 체코어 | 덴마크어 | 네덜란드어 | 에스토니아어 | 핀란드어 | 프랑스어 | 독일어 | 그리스어 | 히브리어 | 힌디어 | 헝가리어 | 인도네시아어 | 이탈리아어 | 일본어 | 칸나다어 | 크메르어 | 한국어 | 리투아니아어 | 말레이어 | 말라얄람어 | 마라티어 | 네팔어 | 나이지리아 피진어 | 노르웨이어 | 페르시아어 (파르시) | 폴란드어 | 포르투갈어 (브라질) | 포르투갈어 (포르투갈) | 펀자브어 (구르무키) | 루마니아어 | 러시아어 | 세르비아어 (키릴 문자) | 슬로바키아어 | 슬로베니아어 | 스페인어 | 스와힐리어 | 스웨덴어 | 타갈로그어 (필리피노) | 타밀어 | 텔루구어 | 태국어 | 터키어 | 우크라이나어 | 우르두어 | 베트남어
로컬로 복제하시겠습니까?
이 저장소에는 50개 이상의 언어 번역이 포함되어 있어 다운로드 크기가 크게 증가합니다. 번역 없이 복제하려면 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"이 방법으로 강좌를 완료하는 데 필요한 모든 것을 훨씬 빠른 다운로드로 얻을 수 있습니다.
추가 번역 언어 지원을 원하시면 여기에서 확인하세요.
🌱 시작하기
이 강좌는 AI 에이전트 구축의 기본을 다루는 수업들로 구성되어 있습니다. 각 수업은 자체 주제를 다루므로 원하는 곳부터 시작하세요!
이 강좌에는 다국어 지원이 있습니다. 여기에서 지원 언어를 확인하세요.
생성 AI 모델로 처음 작업하는 경우, 21개 수업으로 구성된 초보자를 위한 생성 AI 강좌를 확인해 보세요.
코드를 실행하려면 이 저장소를 별(🌟)표 표시하고 포크하는 것을 잊지 마세요.
다른 학습자 만나기, 질문하기
AI 에이전트 구축에 관한 문제가 있거나 질문이 있을 경우, Microsoft Foundry Discord의 전용 Discord 채널에 참여하세요.
필요한 것
이 강좌의 각 수업은 코드 예제를 포함하며, code_samples 폴더에서 찾을 수 있습니다. 저장소를 포크하여 본인만의 복사본을 만들 수 있습니다.
이 연습 문제의 코드 예제는 Azure AI Foundry Agent Service V2와 함께 Microsoft Agent Framework를 활용합니다:
- Microsoft Foundry - Azure 계정 필요
이 강좌에서는 Microsoft의 다음 AI 에이전트 프레임워크 및 서비스를 사용합니다:
일부 코드 샘플은 MiniMax와 같은 OpenAI 호환 대체 공급자도 지원하며, 최대 204K 토큰까지 큰 문맥 모델을 제공합니다. 구성 세부 사항은 강좌 설정을 참조하세요.
이 강좌의 코드 실행에 대한 자세한 정보는 강좌 설정에서 확인하세요.
🙏 도움을 주시겠습니까?
제안 사항이 있거나 철자 또는 코드 오류를 발견하셨나요? 이슈 제기 또는 풀 리퀘스트 생성을 해주세요.
📂 각 수업에 포함된 내용
- README에 작성된 수업과 짧은 영상
- Microsoft Agent Framework와 Azure AI Foundry를 사용한 Python 코드 샘플
- 학습을 계속할 수 있는 추가 리소스 링크
🗃️ 수업 목록
| 수업 | 텍스트 및 코드 | 영상 | 추가 학습 |
|---|---|---|---|
| AI 에이전트 소개 및 에이전트 사용 사례 | 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 |
| 멀티 에이전트 설계 패턴 | 링크 | 영상 | 링크 |
| 메타인지 디자인 패턴 | Link | Video | Link |
| 생산 환경에서의 AI 에이전트 | Link | Video | Link |
| 에이전트 프로토콜 사용하기 (MCP, A2A 및 NLWeb) | Link | Video | Link |
| AI 에이전트를 위한 컨텍스트 엔지니어링 | Link | Video | Link |
| 에이전트 메모리 관리 | Link | Video | |
| Microsoft 에이전트 프레임워크 탐색 | Link | ||
| 컴퓨터 사용 에이전트 구축 (CUA) | Link | Link | |
| 확장 가능한 에이전트 배포 | 곧 공개됩니다 | ||
| 로컬 AI 에이전트 생성 | 곧 공개됩니다 | ||
| AI 에이전트 보안 | Link | Link |
🎒 기타 강좌
저희 팀은 다른 강좌들도 제작합니다! 확인해보세요:
LangChain
Azure / Edge / MCP / 에이전트
생성형 AI 시리즈
-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA){kind=icon}
-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC){kind=icon}
-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9){kind=icon}
핵심 학습
Copilot 시리즈
🌟 커뮤니티 감사의 글
중요한 코드 샘플을 기여해주신 Shivam Goyal 님께 감사드립니다. 이 코드는 Agentic RAG를 구현하는 데 도움이 됩니다.
기여 안내
이 프로젝트는 기여 및 제안을 환영합니다. 대부분의 기여는 기여자가 기여한 내용을 사용할 권리를 실제로 가지고 있음을 선언하는
기여자 라이선스 계약서(CLA)에 동의해야 합니다. 자세한 내용은 https://cla.opensource.microsoft.com을 참조하십시오.
풀 리퀘스트를 제출하면 CLA 봇이 자동으로 CLA 제출 여부를 판단하고 적절한 상태 표시(예: 상태 검증, 코멘트)를 추가합니다.
봇의 지침에 따라 진행하면 됩니다. CLA는 이 프로젝트의 모든 저장소에서 한 번만 제출하면 됩니다.
이 프로젝트는 Microsoft 오픈 소스 행동 강령을 채택하고 있습니다. 자세한 내용은
행동 강령 FAQ를 확인하거나 추가 질문 및 의견은 opencode@microsoft.com으로 문의하시기 바랍니다.
상표
이 프로젝트에는 프로젝트, 제품 또는 서비스의 상표나 로고가 포함될 수 있습니다. Microsoft 상표나 로고를 사용할 경우
Microsoft의 상표 및 브랜드 가이드라인을 따라야 합니다.
수정된 버전의 이 프로젝트에서 Microsoft 상표나 로고 사용은 혼란을 일으키거나 Microsoft의 후원이라고 오해하게 해서는 안 됩니다.
제3자 상표나 로고의 사용은 해당 제3자의 정책을 따라야 합니다.
도움 받기
AI 앱 구축 중 막히거나 질문이 있으면 아래 커뮤니티에 참여하세요:
제품 피드백이나 오류 신고가 있으면 방문하세요:
면책 조항: 이 문서는 AI 번역 서비스 Co-op Translator를 사용하여 번역되었습니다. 정확성을 기하기 위해 노력하고 있으나, 자동 번역은 오류나 부정확한 부분이 있을 수 있음을 유의하시기 바랍니다. 원본 문서의 원어본이 권위 있는 자료로 간주되어야 합니다. 중요한 정보의 경우, 전문가의 인간 번역을 권장합니다. 이 번역 사용으로 인해 발생하는 오해나 잘못된 해석에 대해 당사는 책임을 지지 않습니다.