ai-agents-for-beginners

AI agenti za začetnike - tečaj

AI agenti za začetnike

Tečaj, ki vas nauči vse, kar morate vedeti za začetek gradnje AI agentov

🌐 Podpora za več jezikov

Podprto preko GitHub Action (avtomatizirano in vedno posodobljeno)

Raje želite klonirati lokalno?

Ta repozitorij vključuje več kot 50 jezikovnih prevodov, ki pomembno povečajo velikost prenosa. Za kloniranje brez prevodov uporabite sparse checkout:

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"
Tako boste prejeli vse, kar potrebujete za dokončanje tečaja s veliko hitrejšim prenosom.

Če želite podprte dodatne jezike prevodov, so navedeni tukaj

🌱 Začetek

Ta tečaj vsebuje lekcije, ki pokrivajo osnove gradnje AI agentov. Vsaka lekcija pokriva svojo temo, zato začnite kjer koli želite!

Za ta tečaj je na voljo podpora za več jezikov. Obiščite naše razpoložljive jezike tukaj.

Če vam je to prvič, da gradite z generativnimi AI modeli, si oglejte naš tečaj Generativna AI za začetnike, ki vključuje 21 lekcij o gradnji z GenAI.

Ne pozabite ozvezditi (🌟) tega repozitorija in prekopirati tega repozitorija za zagon kode.

Spoznajte druge učence, dobite odgovore na vaša vprašanja

Če boste zašli ali imate kakršna koli vprašanja o gradnji AI agentov, se pridružite našemu namenskem Discord kanalu v Microsoft Foundry Discord.

Kaj potrebujete

Vsaka lekcija v tem tečaju vključuje primere kode, ki jih najdete v mapi code_samples. Lahko forkate ta repozitorij, da ustvarite svojo kopijo.

Primeri kode v teh vajah uporabljajo Microsoft Agent Framework z Azure AI Foundry Agent Service V2:

Microsoft Foundry - Zahtevani Azure račun

Ta tečaj uporablja naslednje ogrodja in storitve AI agentov iz Microsofta:

Nekateri primeri kode podpirajo tudi alternativne ponudnike, združljive z OpenAI, kot je MiniMax, ki ponuja modele z velikim kontekstom (do 204K tokenov). Podrobnosti o nastavitvi najdete v Course Setup.

Za več informacij o zagonu kode za ta tečaj obiščite Course Setup.

🙏 Želite pomagati?

Imate predloge ali ste našli pravopisne ali kode napake? Odprite zadevo ali ustvarite pull request

📂 Vsaka lekcija vključuje

Pisno lekcijo, ki je na voljo v README in kratko video lekcijo
Primere kode v Pythonu z uporabo Microsoft Agent Framework in Azure AI Foundry
Povezave do dodatnih virov za nadaljnje učenje

🗃️ Lekcije

Lekcija	Besedilo & Koda	Video	Dodatno učenje
Uvod v AI agente in primere uporabe agentov	Povezava	Video	Povezava
Raziščite AI agentna ogrodja	Povezava	Video	Povezava
Razumevanje AI agentnih vzorcev oblikovanja	Povezava	Video	Povezava
Vzorec oblikovanja uporabe orodij	Povezava	Video	Povezava
Agentic RAG	Povezava	Video	Povezava
Gradnja zanesljivih AI agentov	Povezava	Video	Povezava
Vzorec oblikovanja načrtovanja	Povezava	Video	Povezava
Vzorec večagentnega oblikovanja	Povezava	Video	Povezava
Vzorec za metakognicijo	Povezava	Video	Povezava
AI agenti v produkciji	Povezava	Video	Povezava
Uporaba agentnih protokolov (MCP, A2A in NLWeb)	Povezava	Video	Povezava
Kontekstualno načrtovanje za AI agente	Povezava	Video	Povezava
Upravljanje agentnega spomina	Povezava	Video
Raziščite Microsoft Agent Framework	Povezava
Gradnja agentov za uporabo računalnika (CUA)	Povezava		Povezava
Uvajanje razširljivih agentov	Kmalu na voljo
Ustvarjanje lokalnih AI agentov	Kmalu na voljo
Varnost AI agentov	Kmalu na voljo

🎒 Drugi tečaji

Naša ekipa pripravlja tudi druge tečaje! Oglejte si:

LangChain

—

Azure / Edge / MCP / Agenti

Serija Generativnega AI

Osnovno učenje

Serija Copilot

🌟 Zahvale skupnosti

Hvala Shivam Goyal za prispevek pomembnih primerov kode, ki prikazujejo Agentic RAG.

Prispevanje

Ta projekt sprejema prispevke in predloge. Večina prispevkov zahteva, da se strinjate z Pogodbo o licenci za prispevke (CLA), s katero izjavite, da imate pravico in dejansko dovolite, da uporabljamo vaš prispevek. Za podrobnosti obiščite https://cla.opensource.microsoft.com.

Ko oddate zahtevo za združitev (pull request), bo bot za CLA samodejno ugotovil, ali morate predložiti CLA in primerno opremiti PR (npr. statusno preverjanje, komentar). Preprosto sledite navodilom, ki jih da bot. To boste morali narediti samo enkrat za vse skladišča, ki uporabljajo naš CLA.

Ta projekt je sprejel Microsoftov Kodeks ravnanja za odprto kodo. Za več informacij glejte Pogosta vprašanja o kodeksu ravnanja ali kontaktirajte opencode@microsoft.com za dodatna vprašanja ali komentarje.

Blagovne znamke

Ta projekt lahko vsebuje blagovne znamke ali logotipe za projekte, izdelke ali storitve. Pooblaščena uporaba Microsoftovih blagovnih znamk ali logotipov je odvisna in mora slediti Microsoftovim smernicam za uporabo blagovnih znamk in znamk. Uporaba Microsoftovih blagovnih znamk ali logotipov v spremenjenih različicah tega projekta ne sme povzročiti zmede ali nakazovati sponzorstva Microsofta. Uporaba blagovnih znamk ali logotipov tretjih oseb je odvisna od pravil teh tretjih oseb.

Pridobivanje pomoči

Če zastanete ali imate kakršna koli vprašanja o gradnji AI aplikacij, se pridružite:

Če imate povratne informacije o izdelku ali napake pri razvijanju, obiščite:

Omejitev odgovornosti:
Ta dokument je bil preveden z uporabo storitve za prevajanje z umetno inteligenco Co-op Translator. Čeprav si prizadevamo za točnost, upoštevajte, da lahko avtomatizirani prevodi vsebujejo napake ali netočnosti. Izvirni dokument v izvirnem jeziku velja za uradni vir. Za ključne informacije je priporočljiv strokovni človeški prevod. Za morebitne nesporazume ali napačne interpretacije, ki izhajajo iz uporabe tega prevoda, ne odgovarjamo.

This site is open source. Improve this page.