ai-agents-for-beginners

課程設置

簡介

本課程將介紹如何運行課程中的代碼範例。

加入其他學習者並獲得幫助

在開始克隆您的倉庫之前，請加入 AI Agents For Beginners Discord 頻道，以獲得設置幫助、課程相關問題的解答，或與其他學習者交流。

克隆或分叉此倉庫

首先，請克隆或分叉 GitHub 倉庫。這將創建課程材料的個人版本，方便您運行、測試和調整代碼！

您可以通過點擊以下鏈接來 分叉倉庫

現在，您應該擁有課程的分叉版本，鏈接如下：

分叉倉庫

淺克隆（建議用於工作坊 / Codespaces）

完整倉庫可能很大（約 3 GB），如果您只參加工作坊或只需要部分課程文件夾，淺克隆（或稀疏克隆）可以避免下載大部分內容，通過截斷歷史記錄或跳過文件。

快速淺克隆 — 最小歷史記錄，所有文件

在以下命令中將 <your-username> 替換為您的分叉 URL（或如果您更喜歡，使用上游 URL）。

僅克隆最新提交歷史記錄（下載量小）：

git clone --depth 1 https://github.com/<your-username>/ai-agents-for-beginners.git

克隆特定分支：

git clone --depth 1 --branch <branch-name> https://github.com/<your-username>/ai-agents-for-beginners.git

部分（稀疏）克隆 — 最小文件 + 只選擇特定文件夾

此方法使用部分克隆和稀疏檢出（需要 Git 2.25+，建議使用支持部分克隆的現代 Git）：

git clone --depth 1 --filter=blob:none --sparse https://github.com/<your-username>/ai-agents-for-beginners.git

進入倉庫文件夾：

cd ai-agents-for-beginners

然後指定您需要的文件夾（以下示例顯示兩個文件夾）：

git sparse-checkout set 00-course-setup 01-intro-to-ai-agents

克隆並驗證文件後，如果您只需要文件並希望釋放空間（無 Git 歷史記錄），請刪除倉庫元數據（💀不可逆 — 您將失去所有 Git 功能：無提交、拉取、推送或歷史記錄訪問）。

# zsh/bash
rm -rf .git

# PowerShell
Remove-Item -Recurse -Force .git

使用 GitHub Codespaces（建議避免本地大文件下載）

提示

運行代碼

本課程提供一系列 Jupyter Notebook，您可以通過它們親身體驗如何構建 AI Agents。

代碼範例使用以下工具：

需要 GitHub 帳戶 - 免費：

1) Semantic Kernel Agent Framework + GitHub Models Marketplace。標記為 (semantic-kernel.ipynb) 2) AutoGen Framework + GitHub Models Marketplace。標記為 (autogen.ipynb)

需要 Azure 訂閱： 3) Azure AI Foundry + Azure AI Agent Service。標記為 (azureaiagent.ipynb)

我們鼓勵您嘗試所有三種類型的範例，看看哪一種最適合您。

無論您選擇哪種選項，都將決定您需要遵循的設置步驟：

要求

我們在此倉庫的根目錄中包含了一個 requirements.txt 文件，其中包含運行代碼範例所需的所有 Python 包。

您可以在倉庫根目錄的終端中運行以下命令來安裝它們：

pip install -r requirements.txt

我們建議創建 Python 虛擬環境以避免任何衝突和問題。

設置 VSCode

確保您在 VSCode 中使用正確版本的 Python。

image

使用 GitHub Models 的範例設置

步驟 1：獲取您的 GitHub 個人訪問令牌 (PAT)

本課程利用 GitHub Models Marketplace，提供免費訪問大型語言模型 (LLMs)，您將使用它們來構建 AI Agents。

要使用 GitHub Models，您需要創建 GitHub 個人訪問令牌。

您可以通過訪問 GitHub 帳戶中的 個人訪問令牌設置 來完成此操作。

請遵循 最小特權原則 創建令牌。這意味著您應僅授予令牌運行本課程代碼範例所需的權限。

  1. 在屏幕左側的 開發者設置 中選擇 精細化令牌 選項。

    開發者設置

    然後選擇 生成新令牌。

    生成令牌

  2. 為您的令牌輸入一個描述性名稱，反映其用途，方便日後識別。

    🔐 令牌有效期建議

    建議有效期：30 天 為了更安全，可以選擇更短的期限，例如 7 天 🛡️ 這是一個很好的方式來設置個人目標並在學習動力高漲時完成課程 🚀。

    令牌名稱和到期日期

  3. 將令牌的範圍限制為此倉庫的分叉。

    限制範圍到分叉倉庫

  4. 限制令牌的權限：在 權限 下，點擊 帳戶 標籤，然後點擊 “+ 添加權限” 按鈕。會出現一個下拉菜單。請搜索 Models 並勾選它。

    添加 Models 權限

  5. 在生成令牌之前，請驗證所需的權限。 驗證權限

  6. 在生成令牌之前，確保您已準備好將令牌存儲在安全的地方，例如密碼管理器保險庫，因為生成後不會再次顯示。 安全存儲令牌

複製您剛剛創建的新令牌。現在，您需要將其添加到本課程包含的 .env 文件中。

步驟 2：創建您的 .env 文件

在終端中運行以下命令以創建 .env 文件。

# zsh/bash
cp .env.example .env

# PowerShell
Copy-Item .env.example .env

這將複製示例文件並在您的目錄中創建 .env，您需要在其中填寫環境變量的值。

複製您的令牌後，打開您喜歡的文本編輯器中的 .env 文件，並將令牌粘貼到 GITHUB_TOKEN 字段中。

GitHub Token 字段

現在，您應該可以運行本課程的代碼範例。

使用 Azure AI Foundry 和 Azure AI Agent Service 的範例設置

步驟 1：獲取您的 Azure 項目端點

按照此處的步驟創建 Azure AI Foundry 中的 hub 和項目：Hub 資源概述

創建項目後，您需要獲取項目的連接字符串。

您可以通過訪問 Azure AI Foundry 入口網站中項目的 概述 頁面來完成此操作。

項目連接字符串

步驟 2：創建您的 .env 文件

在終端中運行以下命令以創建 .env 文件。

# zsh/bash
cp .env.example .env

# PowerShell
Copy-Item .env.example .env

這將複製示例文件並在您的目錄中創建 .env，您需要在其中填寫環境變量的值。

複製您的令牌後，打開您喜歡的文本編輯器中的 .env 文件，並將令牌粘貼到 PROJECT_ENDPOINT 字段中。

步驟 3：登錄 Azure

作為安全最佳實踐，我們將使用 無密鑰身份驗證 登錄 Azure OpenAI，使用 Microsoft Entra ID。

接下來，打開終端並運行 az login --use-device-code 登錄您的 Azure 帳戶。

登錄後，在終端中選擇您的訂閱。

額外環境變量 - Azure Search 和 Azure OpenAI

對於 Agentic RAG 課程 - 第 5 課 - 有些範例使用 Azure Search 和 Azure OpenAI。

如果您想運行這些範例，您需要在 .env 文件中添加以下環境變量：

概述頁面（項目）

管理中心

模型 + 端點頁面

Azure 入口網站

外部網頁

設置無密鑰身份驗證

為避免硬編碼憑據，我們將使用 Azure OpenAI 的無密鑰連接。為此，我們將導入 DefaultAzureCredential，稍後調用 DefaultAzureCredential 函數以獲取憑據。

# Python
from azure.identity import DefaultAzureCredential, InteractiveBrowserCredential

卡住了嗎？

如果您在執行此設置時遇到任何問題，請加入我們的 Azure AI 社群 Discord 或 建立問題。

下一課程

您現在已準備好執行本課程的程式碼。祝您愉快地學習更多關於 AI Agents 的世界！

AI Agents 和代理使用案例介紹

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本文件已使用 AI 翻譯服務 Co-op Translator 進行翻譯。儘管我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。

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