ai-agents-for-beginners

Configuração do Curso

Introdução

Esta lição irá abordar como executar os exemplos de código deste curso.

Junte-se a Outros Estudantes e Obtenha Ajuda

Antes de começar a clonar o seu repositório, junte-se ao canal Discord AI Agents For Beginners para obter ajuda com a configuração, esclarecer dúvidas sobre o curso ou conectar-se com outros estudantes.

Clone ou Faça Fork deste Repositório

Para começar, por favor clone ou faça fork do repositório GitHub. Isto criará a sua própria versão do material do curso para que possa executar, testar e ajustar o código!

Pode fazer isso clicando no link para fazer fork do repositório.

Agora deverá ter a sua própria versão fork deste curso no seguinte link:

Repositório Forked

Executar o Código

Este curso oferece uma série de Jupyter Notebooks que pode executar para obter experiência prática na construção de Agentes de IA.

Os exemplos de código utilizam:

Requer Conta GitHub - Gratuito:

1) Framework Semantic Kernel Agent + GitHub Models Marketplace. Identificado como (semantic-kernel.ipynb) 2) Framework AutoGen + GitHub Models Marketplace. Identificado como (autogen.ipynb)

Requer Subscrição Azure: 3) Azure AI Foundry + Azure AI Agent Service. Identificado como (azureaiagent.ipynb)

Recomendamos que experimente os três tipos de exemplos para ver qual funciona melhor para si.

A opção que escolher determinará os passos de configuração que precisa seguir abaixo:

Requisitos

Incluímos um ficheiro requirements.txt na raiz deste repositório que contém todos os pacotes Python necessários para executar os exemplos de código.

Pode instalá-los executando o seguinte comando no terminal na raiz do repositório:

pip install -r requirements.txt

Recomendamos criar um ambiente virtual Python para evitar conflitos e problemas.

Configurar VSCode

Certifique-se de que está a usar a versão correta do Python no VSCode.

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Configuração para Exemplos usando Modelos GitHub

Passo 1: Obter o Seu Token de Acesso Pessoal (PAT) do GitHub

Este curso utiliza o GitHub Models Marketplace, que oferece acesso gratuito a Modelos de Linguagem Natural (LLMs) que irá usar para construir Agentes de IA.

Para usar os Modelos GitHub, precisará criar um Token de Acesso Pessoal do GitHub.

Pode fazer isso indo às configurações de Tokens de Acesso Pessoal na sua conta GitHub.

Por favor, siga o Princípio do Menor Privilégio ao criar o seu token. Isto significa que deve dar ao token apenas as permissões necessárias para executar os exemplos de código deste curso.

  1. Selecione a opção Fine-grained tokens no lado esquerdo do ecrã, navegando até às Configurações de Desenvolvedor.

    Depois, selecione Generate new token.

    Gerar Token

  2. Insira um nome descritivo para o seu token que reflita o seu propósito, facilitando a identificação mais tarde.

    🔐 Recomendação de Duração do Token

    Duração recomendada: 30 dias
    Para uma postura mais segura, pode optar por um período mais curto—como 7 dias 🛡️
    É uma ótima forma de definir um objetivo pessoal e concluir o curso enquanto mantém o ritmo de aprendizagem 🚀.

    Nome e Expiração do Token

  3. Limite o escopo do token ao seu fork deste repositório.

    Limitar escopo ao repositório fork

  4. Restrinja as permissões do token: Sob Permissions, clique na aba Account e no botão “+ Add permissions”. Aparecerá um menu suspenso. Procure por Models e marque a caixa correspondente. Adicionar Permissão de Modelos

  5. Verifique as permissões necessárias antes de gerar o token. Verificar Permissões

  6. Antes de gerar o token, certifique-se de que está pronto para armazená-lo num local seguro, como um cofre de gestor de senhas, pois ele não será exibido novamente após a criação. Armazenar Token com Segurança

Copie o novo token que acabou de criar. Agora irá adicioná-lo ao ficheiro .env incluído neste curso.

Passo 2: Criar o Seu Ficheiro .env

Para criar o seu ficheiro .env, execute o seguinte comando no terminal.

cp .env.example .env

Isto irá copiar o ficheiro de exemplo e criar um .env no seu diretório, onde preencherá os valores das variáveis de ambiente.

Com o seu token copiado, abra o ficheiro .env no seu editor de texto favorito e cole o token no campo GITHUB_TOKEN. Campo do Token GitHub

Agora deverá conseguir executar os exemplos de código deste curso.

Configuração para Exemplos usando Azure AI Foundry e Azure AI Agent Service

Passo 1: Obter o Endpoint do Seu Projeto Azure

Siga os passos para criar um hub e projeto no Azure AI Foundry aqui: Visão geral dos recursos do Hub

Depois de criar o seu projeto, precisará obter a string de conexão para o seu projeto.

Pode fazer isso indo à página Overview do seu projeto no portal Azure AI Foundry.

String de Conexão do Projeto

Passo 2: Criar o Seu Ficheiro .env

Para criar o seu ficheiro .env, execute o seguinte comando no terminal.

cp .env.example .env

Isto irá copiar o ficheiro de exemplo e criar um .env no seu diretório, onde preencherá os valores das variáveis de ambiente.

Com o seu token copiado, abra o ficheiro .env no seu editor de texto favorito e cole o token no campo PROJECT_ENDPOINT.

Passo 3: Iniciar Sessão no Azure

Como prática de segurança, utilizaremos autenticação sem chave para autenticar no Azure OpenAI com Microsoft Entra ID.

Em seguida, abra um terminal e execute az login --use-device-code para iniciar sessão na sua conta Azure.

Depois de iniciar sessão, selecione a sua subscrição no terminal.

Variáveis de Ambiente Adicionais - Azure Search e Azure OpenAI

Para a lição Agentic RAG - Lição 5 - há exemplos que utilizam Azure Search e Azure OpenAI.

Se quiser executar estes exemplos, precisará adicionar as seguintes variáveis de ambiente ao seu ficheiro .env:

Página de Visão Geral (Projeto)

Centro de Gestão

Página de Modelos + Endpoints

Portal Azure

Página Externa

Configurar autenticação sem chave

Em vez de codificar as suas credenciais, utilizaremos uma conexão sem chave com Azure OpenAI. Para isso, importaremos DefaultAzureCredential e mais tarde chamaremos a função DefaultAzureCredential para obter a credencial.

from azure.identity import DefaultAzureCredential, InteractiveBrowserCredential

Com Dificuldades?

Se tiver algum problema ao executar esta configuração, entre no nosso Discord da Comunidade Azure AI ou crie um problema.

Próxima Lição

Agora está pronto para executar o código deste curso. Boa aprendizagem sobre o mundo dos Agentes de IA!

Introdução aos Agentes de IA e Casos de Uso de Agentes

Aviso:
Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA Co-op Translator. Embora nos esforcemos para garantir a precisão, é importante notar que traduções automáticas podem conter erros ou imprecisões. O documento original na sua língua nativa deve ser considerado a fonte autoritária. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações incorretas decorrentes da utilização desta tradução.

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