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

Oversettelser vedlikeholdes med Co-op Translator

Foretrekker du å klone lokalt?

Dette depotet inkluderer oversettelser til over 50 språk, noe som øker nedlastingsstørrelsen betydelig. For å klone uten oversettelser, bruk sparsjekontroll:

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 en mye raskere nedlasting.

For flere språkalternativer, se Co-op Translators støttede språk.

🌱 Komme i gang

Dette kurset inneholder leksjoner som dekker det grunnleggende for å bygge AI-agenter. Hver leksjon omhandler sitt eget tema, start der du ønsker!

Dette kurset har flerspråklig støtte. Gå til våre tilgjengelige språk her.

Hvis dette er første gang du bygger med generative AI-modeller, sjekk ut vårt kurs Generative AI for nybegynnere, som inkluderer 21 leksjoner om bygging 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 står fast eller har noen 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 finnes i mappen code_samples. Du kan fork dette depotet for å lage din egen kopi.

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

Microsoft Foundry - Azure-konto kreves

Dette kurset bruker følgende AI-agent-rammeverk og -tjenester fra Microsoft:

Noen kodeeksempler støtter også alternative OpenAI-kompatible tilbydere som MiniMax, som tilbyr store kontekster (opptil 204K tokens). Se Kursoppsett for konfigurasjonsdetaljer.

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

🙏 Vil du bidra?

Har du forslag eller funnet stavefeil 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 Microsoft Foundry
Lenker til ekstra ressurser for videre læring

🗃️ Leksjoner

Leksjon	Tekst & kode	Video	Ekstra læring
Introduksjon til AI-agenter og agentbruk	Lenke	Video	Lenke
Utforske AI-agentrammeverk	Lenke	Video	Lenke
Forstå AI-agent designmønstre	Lenke	Video	Lenke
Bruk av verktøy designmønster	Lenke	Video	Lenke
Agentic RAG	Lenke	Video	Lenke
Bygge pålitelige AI-agenter	Lenke	Video	Lenke
Planleggingsdesignmønster	Lenke	Video	Lenke
Multi-agent designmønster	Lenke	Video	Lenke
Metakognisjon designmønster	Lenke	Video	Lenke
AI-agenter i produksjon	Lenke	Video	Lenke
Bruke agentprotokoller (MCP, A2A og NLWeb)	Lenke	Video	Lenke
Kontekstutforming for AI-agenter	Lenke	Video	Lenke
Administrasjon av agentminne	Lenke	Video
Utforske Microsoft Agent Framework	Lenke
Bygge databruk-agenter (CUA)	Lenke		Lenke
Distribuere skalerbare agenter	Lenke		Lenke
Lage lokale AI-agenter	Lenke		Lenke
Sikre AI-agenter	Lenke		Lenke

🎒 Andre kurs

Vårt team produserer andre kurs! Sjekk ut:

LangChain

—

Azure / Edge / MCP / Agenter

Serie om Generativ AI

Grunnleggende læring

Copilot-serien

🌟 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 må levere en CLA og merke PR-en riktig (f.eks. statuskontroll, kommentar). Følg bare instruksjonene gitt av boten. Du trenger bare gjøre dette en gang på tvers av alle repoer som bruker vår CLA.

Dette prosjektet har adoptert Microsofts åpen kildekode-oppførselskodeks. For mer informasjon se FAQ om oppførselskodeks eller kontakt opencode@microsoft.com med eventuelle ytterligere 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 retningslinjer for varemerker og merker. Bruk av Microsoft-varemerker eller logoer i endrede versjoner av dette prosjektet må ikke skape forvirring eller antyde Microsoft-sponsorat. Enhver bruk av tredjepartsvaremerker eller logoer er underlagt disse tredjepartenes retningslinjer.

Få hjelp

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

Hvis du har produktinnspill eller finner feil mens du utvikler, 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.