ai-agents-for-beginners

AI-agenter för nybörjare - En kurs

AI Agents for Beginners

En kurs som lär dig allt du behöver veta för att börja bygga AI-agenter

🌐 Multi-språkigt stöd

Stöds via GitHub Action (Automatiserat & Alltid uppdaterat)

Föredrar du att klona lokalt?

Detta arkiv innehåller över 50 språköversättningar vilket avsevärt ökar nedladdningsstorleken. För att klona utan översättningar, använd sparsam utcheckning:

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"
Detta ger dig allt du behöver för att genomföra kursen med en mycket snabbare nedladdning.

Om du vill att fler översättningsspråk ska stödjas finns de listade här.

🌱 Kom igång

Denna kurs innehåller lektioner som täcker grunderna i att bygga AI-agenter. Varje lektion tar upp ett eget ämne så börja var du vill!

Det finns flerspråkigt stöd för denna kurs. Gå till våra tillgängliga språk här.

Om detta är första gången du bygger med generativa AI-modeller, kolla in vår kurs Generative AI For Beginners, som innehåller 21 lektioner om att bygga med GenAI.

Glöm inte att stjärnmärka (🌟) detta repo och fork detta repo för att köra koden.

Möt andra elever, få dina frågor besvarade

Om du kör fast eller har några frågor om att bygga AI-agenter, gå med i vår dedikerade Discord-kanal i Microsoft Foundry Discord.

Vad du behöver

Varje lektion i denna kurs inkluderar kodexempel, som finns i mappen code_samples. Du kan forka detta repo för att skapa din egen kopia.

Kodexemplen i dessa övningar använder Microsoft Agent Framework med Microsoft Foundry Agent Service V2:

Microsoft Foundry - Azure-konto krävs

Denna kurs använder följande AI Agent-ramverk och tjänster från Microsoft:

Vissa kodexempel stöder även alternativa OpenAI-kompatibla leverantörer såsom MiniMax, som erbjuder storskaliga kontextmodeller (upp till 204K tokens). Se Course Setup för konfigurationsdetaljer.

För mer information om hur du kör koden för denna kurs, gå till Course Setup.

🙏 Vill du hjälpa till?

Har du förslag eller har du hittat stavfel eller kodfel? Skapa en issue eller skicka en pull request

📂 Varje lektion innehåller

En skriftlig lektion i README och en kort video
Python-kodexempel som använder Microsoft Agent Framework med Microsoft Foundry
Länkar till extra resurser för att fortsätta ditt lärande

🗃️ Lektioner

Lektion	Text & Kod	Video	Extra lärande
Introduktion till AI-agenter och agentanvändning	Länk	Video	Länk
Utforska AI Agentic-ramverk	Länk	Video	Länk
Förstå AI Agentic designmönster	Länk	Video	Länk
Designmönster för verktygsanvändning	Länk	Video	Länk
Agentic RAG	Länk	Video	Länk
Bygga pålitliga AI-agenter	Länk	Video	Länk
Designmönster för planering	Länk	Video	Länk
Designmönster för multi-agent	Länk	Video	Länk

Metakognition Designmönster	Länk	Video	Länk
AI-agenter i produktion	Länk	Video	Länk
Använda agentprotokoll (MCP, A2A och NLWeb)	Länk	Video	Länk
Kontextteknik för AI-agenter	Länk	Video	Länk
Hantera agentiskt minne	Länk	Video
Utforska Microsoft Agent Framework	Länk
Bygga datoranvändningsagenter (CUA)	Länk		Länk
Distribuera skalbara agenter	Länk		Länk
Skapa lokala AI-agenter	Länk		Länk
Säkra AI-agenter	Länk		Länk

🎒 Andra kurser

Vårt team producerar andra kurser! Kolla in:

LangChain

—

Azure / Edge / MCP / Agenter

Generativ AI-serie

Kärninlärning

Copilot-serie

🌟 Tack till communityn

Tack till Shivam Goyal för att ha bidragit med viktiga kodexempel som demonstrerar Agentic RAG.

Bidra

Detta projekt välkomnar bidrag och förslag. De flesta bidrag kräver att du godkänner ett Bidragslicensavtal (CLA) som intygar att du har rätt att, och faktiskt gör, ge oss rättigheter att använda ditt bidrag. För detaljer, besök https://cla.opensource.microsoft.com.

När du skickar in en pull-begäran kommer en CLA-bot automatiskt att avgöra om du behöver tillhandahålla ett CLA och märka PR:n på lämpligt sätt (t.ex. statuskontroll, kommentar). Följ helt enkelt instruktionerna från boten. Du behöver bara göra detta en gång för alla repos som använder vårt CLA.

Detta projekt har antagit Microsofts uppförandekod för öppen källkod. För mer information, se FAQ för uppförandekoden eller kontakta opencode@microsoft.com för eventuella ytterligare frågor eller kommentarer.

Varumärken

Detta projekt kan innehålla varumärken eller logotyper för projekt, produkter eller tjänster. Auktoriserad användning av Microsofts varumärken eller logotyper är underkastad och måste följa Microsofts riktlinjer för varumärken och varumärkesanvändning. Användning av Microsofts varumärken eller logotyper i modifierade versioner av detta projekt får inte orsaka förvirring eller antyda att Microsoft sponsrar. All användning av tredje parts varumärken eller logotyper är underkastad dessa tredje parters policyer.

Få hjälp

Om du fastnar eller har frågor om att bygga AI-appar, gå med i:

Om du har produktfeedback eller stöter på fel under byggandet, besök:

Ansvarsfriskrivning: Detta dokument har översatts med hjälp av AI-översättningstjänsten Co-op Translator. Även om vi strävar efter noggrannhet, var vänlig notera att automatiska översättningar kan innehålla fel eller brister. Det ursprungliga dokumentet på dess modersmål bör betraktas som den auktoritativa källan. För kritisk information rekommenderas professionell mänsklig översättning. Vi ansvarar inte för några missförstånd eller feltolkningar som uppstår till följd av användningen av denna översättning.

This site is open source. Improve this page.