ai-agents-for-beginners

AI-agenter for nybegynnere - Et kurs

AI Agents for Beginners

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

🌐 Flerspråklig støtte

Støttet via GitHub Action (Automatisert og alltid oppdatert)

Foretrekker du å klone lokalt?

Dette depotet inkluderer over 50 språklige oversettelser som øker nedlastingsstørrelsen betydelig. For å klone uten oversettelser, bruk sparsjekontroller:

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"
Dette gir deg alt du trenger for å fullføre kurset med mye raskere nedlasting.

Hvis du ønsker at flere oversettelser skal støttes, er de oppført her

🌱 Komme i gang

Dette kurset har leksjoner som dekker grunnleggende om å bygge AI-agenter. Hver leksjon dekker sitt eget tema, så start hvor du vil!

Det er flerspråklig støtte for dette kurset. Gå til våre tilgjengelige språk her.

Hvis dette er din første gang du bygger med generative AI-modeller, sjekk ut vårt Generative AI For Beginners-kurs, som inkluderer 21 leksjoner om å bygge med GenAI.

Ikke glem å stjerne (🌟) dette depotet og fork dette depotet for å kjøre koden.

Møt andre elever, få svar på spørsmålene dine

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

Hva du trenger

Hver leksjon i dette kurset inkluderer kodeeksempler, som du finner i mappen code_samples. Du kan forke dette depotet for å lage din egen kopi.

Kodeeksemplene i disse øvelsene bruker Microsoft Agent Framework med Azure AI Foundry Agent Service V2:

Microsoft Foundry - Azure-konto kreves

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

Noen kodeeksempler støtter også alternative OpenAI-kompatible tilbydere som MiniMax, som tilbyr stor-konteksts-modeller (opptil 204K tokens). Se Course Setup for konfigurasjonsdetaljer.

For mer informasjon om å kjøre koden for dette kurset, gå til Course Setup.

🙏 Vil du hjelpe?

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

📂 Hver leksjon inkluderer

En skriftlig leksjon i README og en kort video
Python-kodeeksempler som bruker Microsoft Agent Framework med Azure AI Foundry
Lenker til ekstra ressurser for å fortsette læringen

🗃️ Leksjoner

Leksjon	Tekst & Kode	Video	Ekstra læring
Introduksjon til AI-agenter og agentbruk	Link	Video	Link
Utforske AI-agentiske rammeverk	Link	Video	Link
Forstå AI-agentiske designmønstre	Link	Video	Link
Verktøy-bruk designmønster	Link	Video	Link
Agentisk RAG	Link	Video	Link
Bygge pålitelige AI-agenter	Link	Video	Link
Planleggingsdesignmønster	Link	Video	Link
Multi-agent designmønster	Link	Video	Link
Metakognisjon Designmønster	Link	Video	Link
AI-agenter i produksjon	Link	Video	Link
Bruke agentiske protokoller (MCP, A2A og NLWeb)	Link	Video	Link
Kontekstengineering for AI-agenter	Link	Video	Link
Håndtering av agentisk hukommelse	Link	Video
Utforske Microsoft Agent Framework	Link
Bygge databrukere agenter (CUA)	Link		Link
Utrulling av skalerbare agenter	Kommer snart
Lage lokale AI-agenter	Kommer snart
Sikring av AI-agenter	Link		Link

🎒 Andre kurs

Teamet vårt lager andre kurs! Sjekk ut:

LangChain

—

Azure / Edge / MCP / Agenter

Generativ AI-serie

Kjerneopplæring

Copilot-serie

🌟 Fellesskapets takk

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

Bidra

Dette prosjektet ønsker bidrag og forslag velkommen. De fleste bidrag krever at du godtar en Bidragsyteravtale (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-forespørsel, vil en CLA-bot automatisk avgjøre om du må levere en CLA og merke PR-en passende (f.eks. status-sjekk, kommentar). Følg bare instruksjonene som boten gir. Du trenger bare gjøre dette en gang for alle repoer som bruker vår CLA.

Dette prosjektet har tatt i bruk Microsofts retningslinjer for åpen kildekode. For mer informasjon, se Retningslinjer for oppførsel FAQ eller kontakt opencode@microsoft.com ved spørsmål eller kommentarer.

Varemerker

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

Få hjelp

Hvis du står fast eller har spørsmål om å bygge AI-apper, bli med i:

Hvis du har produktfeedback eller opplever feil under bygging, besøk:

Ansvarsfraskrivelse: Dette dokumentet er oversatt ved hjelp av AI-oversettelsestjenesten Co-op Translator. Selv om vi streber etter nøyaktighet, vær oppmerksom på at automatiske oversettelser kan inneholde feil eller unøyaktigheter. Det opprinnelige dokumentet på originalspråket skal betraktes 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.

This site is open source. Improve this page.