ai-agents-for-beginners

AI-agenter for nybegynnere - Et kurs

Generativ AI for nybegynnere

Et kurs som lærer deg alt du trenger å vite for å begynne å bygge AI-agenter

GitHub license GitHub contributors GitHub issues GitHub pull-requests PRs Welcome

🌐 Støtte for flere språk

Støttet via GitHub Action (Automatisk og alltid oppdatert)

Arabic Bengali Bulgarian Burmese (Myanmar) Chinese (Simplified) Chinese (Traditional, Hong Kong) Chinese (Traditional, Macau) Chinese (Traditional, Taiwan) Croatian Czech Danish Dutch Estonian Finnish French German Greek Hebrew Hindi Hungarian Indonesian Italian Japanese Korean Lithuanian Malay Marathi Nepali Norwegian Persian (Farsi) Polish Portuguese (Brazil) Portuguese (Portugal) Punjabi (Gurmukhi) Romanian Russian Serbian (Cyrillic) Slovak Slovenian Spanish Swahili Swedish Tagalog (Filipino) Tamil Thai Turkish Ukrainian Urdu Vietnamese

Hvis du ønsker å få støtte for flere oversettelsesspråk, finner du en liste her

GitHub watchers GitHub forks GitHub stars

Azure AI Discord

🌱 Kom i gang

Dette kurset inneholder leksjoner som dekker grunnleggende konsepter for å bygge AI-agenter. Hver leksjon dekker sitt eget tema, så du kan starte hvor du vil!

Det er støtte for flere språk i dette kurset. Gå til vår oversikt over tilgjengelige språk her.

Hvis dette er første gang du bygger med generative AI-modeller, sjekk ut vårt Generativ AI for nybegynnere-kurs, som inkluderer 21 leksjoner om å bygge med GenAI.

Ikke glem å gi stjerne (🌟) til dette repoet og fork dette repoet for å kjøre koden.

Møt andre lærende, få svar på spørsmålene dine

Hvis du står fast eller har spørsmål om å bygge AI-agenter, bli med i vår dedikerte Discord-kanal i Azure AI Foundry Community Discord.

Hva du trenger

Hver leksjon i dette kurset inkluderer kodeeksempler, som finnes i mappen code_samples. Du kan fork dette repoet for å lage din egen kopi.

Kodeeksemplene i disse øvelsene bruker Azure AI Foundry og GitHub Model Catalogs for å interagere med språkmodeller:

Dette kurset bruker også følgende AI-agentrammeverk og tjenester fra Microsoft:

For mer informasjon om hvordan du kjører koden for dette kurset, gå til Kursoppsett.

🙏 Vil du bidra?

Har du forslag eller funnet skrivefeil eller kodefeil? Opprett en sak eller Lag en pull request

📂 Hver leksjon inkluderer

🗃️ Leksjoner

Leksjon Tekst & Kode Video Ekstra læring
Introduksjon til AI-agenter og bruksområder Link Video Link
Utforske AI-agentrammeverk Link Video Link
Forstå AI-agentdesignmønstre Link Video Link
Verktøybruk-designmønster Link Video Link
Agentisk RAG Link Video Link
Bygge pålitelige AI-agenter Link Video Link
Planleggingsdesignmønster Link Video Link
Multi-agentdesignmønster Link Video Link
Metakognisjon-designmønster Link Video Link
AI-agenter i produksjon Link Video Link
Bruk av agentiske protokoller (MCP, A2A og NLWeb) Link Video Link
Kontekstutvikling for AI-agenter Link Video Link
Håndtering av agentisk minne Link Video  
Utforsking av Microsoft Agent Framework Link    
Bygging av databruksagenter (CUA) Kommer snart    
Implementering av skalerbare agenter Kommer snart    
Oppretting av lokale AI-agenter Kommer snart    
Sikring av AI-agenter Kommer snart    

🎒 Andre kurs

Teamet vårt produserer andre kurs! Sjekk ut:

Azure / Edge / MCP / Agenter

AZD for nybegynnere Edge AI for nybegynnere MCP for nybegynnere AI-agenter for nybegynnere


Generativ AI-serie

Generativ AI for nybegynnere Generativ AI (.NET) Generativ AI (Java) Generativ AI (JavaScript)


Grunnleggende læring

ML for nybegynnere Data Science for nybegynnere AI for nybegynnere Cybersikkerhet for nybegynnere Webutvikling for nybegynnere IoT for nybegynnere XR-utvikling for nybegynnere


Copilot-serie

Copilot for AI-parprogrammering Copilot for C#/.NET Copilot Adventure

🌟 Takk til fellesskapet

Takk til Shivam Goyal for å bidra med viktige kodeeksempler som demonstrerer Agentic RAG.

Bidra

Dette prosjektet ønsker bidrag og forslag velkommen. De fleste bidrag krever at du godtar en Contributor License Agreement (CLA) som erklærer at du har rett til, og faktisk gir oss, rettighetene til å bruke ditt bidrag. For detaljer, besøk https://cla.opensource.microsoft.com.

Når du sender inn en pull request, vil en CLA-bot automatisk avgjøre om du trenger å gi en CLA og dekorere PR-en deretter (f.eks. statuskontroll, kommentar). Følg bare instruksjonene gitt av boten. Du trenger bare å gjøre dette én gang på tvers av alle repos som bruker vår CLA.

Dette prosjektet har vedtatt Microsoft Open Source Code of Conduct. For mer informasjon, se Code of Conduct FAQ eller kontakt opencode@microsoft.com med eventuelle spørsmål eller kommentarer.

Varemerker

Dette prosjektet kan inneholde varemerker eller logoer for prosjekter, produkter eller tjenester. Autorisert bruk av Microsoft varemerker eller logoer er underlagt og må følge Microsofts retningslinjer for varemerker og merkevare. Bruk av Microsofts varemerker eller logoer i modifiserte versjoner av dette prosjektet må ikke forårsake forvirring eller antyde Microsoft-sponsing. Enhver bruk av tredjeparts varemerker eller logoer er underlagt disse tredjepartenes retningslinjer.

Få hjelp

Hvis du står fast eller har spørsmål om bygging av AI-apper, bli med:

Azure AI Foundry Discord

Hvis du har produktfeedback eller feil under bygging, besøk:

Azure AI Foundry Developer Forum


Ansvarsfraskrivelse:
Dette dokumentet er oversatt ved hjelp av AI-oversettelsestjenesten Co-op Translator. Selv om vi tilstreber nøyaktighet, vær oppmerksom på at automatiserte oversettelser kan inneholde feil eller unøyaktigheter. Det originale dokumentet på sitt opprinnelige språk bør anses som den autoritative kilden. For kritisk informasjon anbefales profesjonell menneskelig oversettelse. Vi er ikke ansvarlige for eventuelle misforståelser eller feiltolkninger som oppstår ved bruk av denne oversettelsen.