Če želite dodati dodatne jezike, so podprti jeziki navedeni tukaj
Ta tečaj vključuje lekcije, ki pokrivajo osnove gradnje AI agentov. Vsaka lekcija obravnava svojo temo, zato lahko začnete kjerkoli želite!
Tečaj podpira več jezikov. Oglejte si razpoložljive jezike tukaj.
Če prvič gradite z modeli generativne umetne inteligence, si oglejte naš tečaj Generativna AI za začetnike, ki vključuje 21 lekcij o gradnji z GenAI.
Ne pozabite dati zvezdice (🌟) temu repozitoriju in viliciti ta repozitorij, da zaženete kodo.
Če se zataknete ali imate kakršna koli vprašanja o gradnji AI agentov, se pridružite našemu namenskem kanalu Discord v Azure AI Foundry Community Discord.
Vsaka lekcija v tem tečaju vključuje primere kode, ki jih najdete v mapi code_samples. Lahko vilicite ta repozitorij, da ustvarite svojo kopijo.
Primeri kode v teh vajah uporabljajo Azure AI Foundry in GitHub Model Catalogs za interakcijo z jezikovnimi modeli:
Ta tečaj uporablja tudi naslednje okvirje in storitve za AI agente od Microsofta:
Za več informacij o zagonu kode za ta tečaj obiščite Nastavitev tečaja.
Imate predloge ali ste našli napake v črkovanju ali kodi? Odprite težavo ali ustvarite pull request.
Lekcija | Besedilo & Koda | Video | Dodatno učenje |
---|---|---|---|
Uvod v AI agente in primere uporabe agentov | Povezava | Video | Povezava |
Raziskovanje AI agentnih okvirjev | Povezava | Video | Povezava |
Razumevanje AI agentnih vzorcev oblikovanja | Povezava | Video | Povezava |
Vzorec uporabe orodij | Povezava | Video | Povezava |
Agentni RAG | Povezava | Video | Povezava |
Gradnja zaupanja vrednih AI agentov | Povezava | Video | Povezava |
Vzorec načrtovanja | Povezava | Video | Povezava |
Vzorec večagentnega oblikovanja | Povezava | Video | Povezava |
Vzorec metakognicije | Povezava | Video | Povezava |
AI agenti v produkciji | Povezava | Video | Povezava |
Uporaba agentnih protokolov (MCP, A2A in NLWeb) | Povezava | Video | Povezava |
Inženiring konteksta za AI agente | Povezava | Video | Povezava |
Upravljanje agentnega spomina | Povezava | Video | |
Raziskovanje Microsoftovega okvira za agente | Povezava | ||
Gradnja agentov za uporabo računalnika (CUA) | Kmalu na voljo | ||
Uvajanje skalabilnih agentov | Kmalu na voljo | ||
Ustvarjanje lokalnih AI agentov | Kmalu na voljo | ||
Varnost AI agentov | Kmalu na voljo |
Naša ekipa pripravlja tudi druge tečaje! Oglejte si:
Hvala Shivamu Goyalu za prispevanje pomembnih primerov kode, ki prikazujejo Agentic RAG.
Ta projekt sprejema prispevke in predloge. Večina prispevkov zahteva, da se strinjate s Contributor License Agreement (CLA), ki potrjuje, da imate pravico in dejansko podeljujete pravice za uporabo vašega prispevka. Za podrobnosti obiščite https://cla.opensource.microsoft.com.
Ko oddate pull request, bo CLA bot samodejno določil, ali morate predložiti CLA, in ustrezno označil PR (npr. preverjanje stanja, komentar). Preprosto sledite navodilom, ki jih zagotovi bot. To boste morali storiti le enkrat za vse repozitorije, ki uporabljajo naš CLA.
Ta projekt je sprejel Microsoftov kodeks ravnanja za odprto kodo. Za več informacij si oglejte Pogosta vprašanja o kodeksu ravnanja ali kontaktirajte opencode@microsoft.com za dodatna vprašanja ali komentarje.
Ta projekt lahko vsebuje blagovne znamke ali logotipe za projekte, izdelke ali storitve. Dovoljena uporaba Microsoftovih blagovnih znamk ali logotipov mora biti skladna z Microsoftovimi smernicami za uporabo blagovnih znamk. Uporaba Microsoftovih blagovnih znamk ali logotipov v spremenjenih različicah tega projekta ne sme povzročiti zmede ali nakazovati Microsoftovega sponzorstva. Vsaka uporaba blagovnih znamk ali logotipov tretjih oseb je predmet politik teh tretjih oseb.
Če se zataknete ali imate kakršna koli vprašanja o gradnji AI aplikacij, se pridružite:
Če imate povratne informacije o izdelku ali napake med gradnjo, obiščite:
Omejitev odgovornosti:
Ta dokument je bil preveden z uporabo storitve AI za prevajanje Co-op Translator. Čeprav si prizadevamo za natančnost, vas prosimo, da upoštevate, da lahko avtomatizirani prevodi vsebujejo napake ali netočnosti. Izvirni dokument v njegovem maternem jeziku naj se šteje za avtoritativni vir. Za ključne informacije priporočamo profesionalni človeški prevod. Ne odgovarjamo za morebitne nesporazume ali napačne razlage, ki bi nastale zaradi uporabe tega prevoda.