ai-agents-for-beginners

ตัวแทน AI สำหรับผู้เริ่มต้น - คอร์ส

คอร์สที่สอนทุกสิ่งที่คุณต้องรู้เพื่อเริ่มสร้างตัวแทน AI

🌐 การรองรับหลายภาษา

รองรับผ่าน GitHub Action (อัตโนมัติ & อัปเดตเสมอ)

อาหรับ | เบงกาลี | บัลแกเรียน | พม่า (เมียนมาร์) | จีน (ตัวย่อ) | จีน (ตัวเต็ม, ฮ่องกง) | จีน (ตัวเต็ม, มาเก๊า) | จีน (ตัวเต็ม, ไต้หวัน) | โครเอเชีย | เช็ก | เดนมาร์ก | ดัตช์ | เอสโตเนีย | ฟินแลนด์ | ฝรั่งเศส | เยอรมัน | กรีก | ฮีบรู | ฮินดี | ฮังการี | อินโดนีเซีย | อิตาลี | ญี่ปุ่น | กันนาดา | เกาหลี | ลิทัวเนีย | มาเลย์ | มาลายาลัม | มราฐี | เนปาลี | นิเจเรียน พิดจิน | นอร์เวย์ | เปอร์เซีย (ฟาร์ซี) | โปแลนด์ | โปรตุเกส (บราซิล) | โปรตุเกส (โปรตุเกส) | ปัญจาบี (กุรุมุคี) | โรมาเนีย | รัสเซีย | เซอร์เบีย (คีริลลิก) | สโลวัก | สโลเวเนีย | สเปน | สวาฮิลี | สวีเดน | ทากาล็อก (ฟิลิปปินส์) | ทมิฬ | เทลูกู | ไทย | ตุรกี | ยูเครน | อูรดู | เวียดนาม

ต้องการโคลนแบบโลคอลไหม?

ที่เก็บนี้มีการแปลกว่า 50 ภาษา ซึ่งทำให้ขนาดการดาวน์โหลดเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ หากต้องการโคลนโดยไม่รวมการแปล ให้ใช้ 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"

วิธีนี้จะให้ทุกสิ่งที่คุณต้องการเพื่อทำคอร์สให้เสร็จโดยดาวน์โหลดได้เร็วขึ้นมาก

หากคุณต้องการให้รองรับภาษาการแปลเพิ่มเติม รายการภาษาที่รองรับอยู่ ที่นี่

🌱 เริ่มต้น

คอร์สนี้มีบทเรียนที่ครอบคลุมพื้นฐานการสร้างตัวแทน AI แต่ละบทเรียนจะครอบคลุมหัวข้อของตัวเอง ดังนั้นเริ่มจากบทไหนก็ได้ตามที่คุณต้องการ!

คอร์สนี้รองรับหลายภาษา ดู ภาษาที่มีให้ที่นี่ ของเรา

หากนี่เป็นครั้งแรกที่คุณสร้างงานด้วยโมเดล Generative AI ให้ดูคอร์สของเรา ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์สำหรับผู้เริ่มต้น ซึ่งมี 21 บทเรียนเกี่ยวกับการสร้างด้วย GenAI

อย่าลืม ให้ดาว (🌟) รีโพนี้ และ fork รีโพนี้ เพื่อเรียกใช้โค้ด

พบกับผู้เรียนคนอื่น ๆ และรับคำตอบสำหรับคำถามของคุณ

หากคุณติดขัดหรือมีคำถามเกี่ยวกับการสร้างตัวแทน AI เข้าร่วมช่อง Discord เฉพาะของเราใน Discord ของ Microsoft Foundry

สิ่งที่คุณต้องมี

แต่ละบทเรียนในคอร์สนี้มีตัวอย่างโค้ด ซึ่งสามารถพบได้ในโฟลเดอร์ code_samples คุณสามารถ fork รีโพนี้ เพื่อสร้างสำเนาของคุณเองได้

ตัวอย่างโค้ดในแบบฝึกหัดเหล่านี้ใช้ Microsoft Agent Framework กับ Azure AI Foundry Agent Service V2:

• Microsoft Foundry - ต้องมีบัญชี Azure

คอร์สนี้ใช้เฟรมเวิร์กตัวแทน AI และบริการต่อไปนี้จาก Microsoft:

• Microsoft Agent Framework (MAF)
• Azure AI Foundry Agent Service V2

สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการรันโค้ดสำหรับคอร์สนี้ ไปที่ Course Setup

🙏 ต้องการช่วยไหม?

คุณมีข้อเสนอแนะหรือพบข้อผิดพลาดในการสะกดหรือโค้ดไหม? แจ้งปัญหา หรือ สร้าง pull request

📂 แต่ละบทเรียนประกอบด้วย

• บทเรียนเป็นลายลักษณ์อักษรใน README และวิดีโอสั้น ๆ
• ตัวอย่างโค้ด Python ที่ใช้ Microsoft Agent Framework กับ Azure AI Foundry
• ลิงก์ไปยังทรัพยากรเพิ่มเติมเพื่อสานต่อการเรียนรู้ของคุณ

🗃️ บทเรียน

บทเรียน	เนื้อหา & โค้ด	วิดีโอ	การเรียนรู้เพิ่มเติม
บทนำสู่ตัวแทน AI และกรณีการใช้งานของตัวแทน	ลิงก์	วิดีโอ	ลิงก์
การสำรวจเฟรมเวิร์กตัวแทน AI	ลิงก์	วิดีโอ	ลิงก์
ทำความเข้าใจรูปแบบการออกแบบตัวแทน AI	ลิงก์	วิดีโอ	ลิงก์
รูปแบบการออกแบบการใช้เครื่องมือ	ลิงก์	วิดีโอ	ลิงก์
Agentic RAG	ลิงก์	วิดีโอ	ลิงก์
การสร้างตัวแทน AI ที่น่าเชื่อถือ	ลิงก์	วิดีโอ	ลิงก์
รูปแบบการออกแบบการวางแผน	ลิงก์	วิดีโอ	ลิงก์
รูปแบบการออกแบบหลายตัวแทน	ลิงก์	วิดีโอ	ลิงก์
รูปแบบการออกแบบเมตาคอกนิชัน	ลิงก์	วิดีโอ	ลิงก์
AI Agents in Production	ลิงก์	วิดีโอ	ลิงก์
Using Agentic Protocols (MCP, A2A and NLWeb)	ลิงก์	วิดีโอ	ลิงก์
Context Engineering for AI Agents	ลิงก์	วิดีโอ	ลิงก์
Managing Agentic Memory	ลิงก์	วิดีโอ
Exploring Microsoft Agent Framework	ลิงก์
Building Computer Use Agents (CUA)	เร็วๆ นี้
Deploying Scalable Agents	เร็วๆ นี้
Creating Local AI Agents	เร็วๆ นี้
Securing AI Agents	เร็วๆ นี้

🎒 หลักสูตรอื่นๆ

ทีมของเราจัดทำหลักสูตรอื่นๆ! ดูต่อได้ที่:

LangChain

—

Azure / Edge / MCP / Agents

---

ชุดหลักสูตร Generative AI

---

การเรียนรู้หลัก

---

ชุด Copilot

🌟 ขอบคุณจากชุมชน

ขอขอบคุณ Shivam Goyal ที่มีส่วนร่วมในการส่งตัวอย่างโค้ดสำคัญที่สาธิต Agentic RAG.

การมีส่วนร่วม

โครงการนี้ต้อนรับการมีส่วนร่วมและข้อเสนอแนะ ส่วนใหญ่การมีส่วนร่วมจะต้องให้คุณยอมรับ Contributor License Agreement (CLA) ซึ่งประกาศว่าคุณมีสิทธิและให้สิทธิแก่เราในการใช้ผลงานที่คุณส่งมา สำหรับรายละเอียด โปรดดูที่ https://cla.opensource.microsoft.com.

เมื่อคุณส่ง pull request ระบบบอท CLA จะตรวจสอบโดยอัตโนมัติว่าคุณจำเป็นต้องส่ง CLA หรือไม่และจะตกแต่ง PR ตามที่เหมาะสม (เช่น การตรวจสถานะ คอมเมนต์) เพียงทำตามคำแนะนำ ที่บอทให้มา คุณจะต้องทำเพียงครั้งเดียวในทุกรีโพที่ใช้ CLA ของเรา

โครงการนี้ได้นำ หลักปฏิบัติการเผยแพร่ซอฟต์แวร์โอเพนซอร์สของ Microsoft มาใช้ สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมดู คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับหลักปฏิบัติ หรือ ติดต่อ opencode@microsoft.com หากมีคำถามหรือความคิดเห็นเพิ่มเติม

เครื่องหมายการค้า

โครงการนี้อาจมีเครื่องหมายการค้าหรือโลโก้ของโครงการ ผลิตภัณฑ์ หรือบริการ การใช้เครื่องหมายการค้าหรือโลโก้ของ Microsoft ที่ได้รับอนุญาตนั้นต้องเป็นไปตาม แนวทางการใช้เครื่องหมายการค้าและแบรนด์ของ Microsoft. การใช้เครื่องหมายการค้าหรือโลโก้ของ Microsoft ในเวอร์ชันที่มีการแก้ไขของโครงการนี้ต้องไม่ทำให้เกิดความสับสนหรือสื่อว่ามีการสนับสนุนจาก Microsoft การใช้เครื่องหมายการค้าหรือโลโก้ของบุคคลที่สามใดๆ อยู่ภายใต้นโยบายของบุคคลที่สามนั้นๆ

ขอความช่วยเหลือ

หากคุณติดขัดหรือมีคำถามเกี่ยวกับการสร้างแอป AI เข้าร่วมได้ที่:

หากคุณมีความคิดเห็นเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์หรือพบข้อผิดพลาดขณะสร้าง โปรดเยี่ยมชม:

---

ข้อจำกัดความรับผิดชอบ: เอกสารฉบับนี้ได้รับการแปลโดยใช้บริการการแปลด้วยปัญญาประดิษฐ์ Co-op Translator แม้เราจะพยายามให้การแปลมีความถูกต้อง โปรดทราบว่าการแปลอัตโนมัติอาจมีข้อผิดพลาดหรือความไม่ถูกต้องได้ เอกสารต้นฉบับในภาษาต้นทางควรถือเป็นแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้ สำหรับข้อมูลที่มีความสำคัญ แนะนำให้ใช้บริการแปลโดยนักแปลมืออาชีพ เราไม่รับผิดชอบต่อความเข้าใจผิดหรือการตีความที่ผิดพลาดใดๆ ที่เกิดจากการใช้การแปลฉบับนี้

This site is open source. Improve this page.