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本課程涵蓋構建 AI 代理人的基礎課程。每堂課涵蓋不同主題,您可以從任意一堂開始!
本課程提供多語言支援。請至我們的可用語言 查看。
如果您是第一次使用生成式 AI 模型建置,請參考我們的 Generative AI For Beginners 課程,內含 21 節關於使用生成式 AI 的課程。
別忘了 為此儲存庫加星(🌟) 並 派生(fork)此儲存庫 以執行程式碼。
若您遇到困難或對建立 AI 代理人有任何問題,請加入我們在 Microsoft Foundry Discord 的專屬 Discord 頻道。
本課程的每一堂課都包含程式範例,範例存放在 code_samples 資料夾。您可以 派生此儲存庫 來建立自己的副本。
這些練習中的程式範例使用 Azure AI Foundry 與 GitHub Model Catalogs 來與語言模型互動:
本課程亦使用下列來自 Microsoft 的 AI 代理人框架與服務:
如需更多關於執行本課程程式碼的資訊,請參閱 Course Setup。
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| 課程 | 文字與程式碼 | 影片 | 延伸學習 |
|---|---|---|---|
| AI 代理人介紹與代理人用例 | 連結 | 影片 | 連結 |
| 探索 AI 代理人框架 | 連結 | 影片 | 連結 |
| 理解 AI 代理人設計模式 | 連結 | 影片 | 連結 |
| 工具使用設計模式 | 連結 | 影片 | 連結 |
| 代理式 RAG | 連結 | 影片 | 連結 |
| 建置值得信賴的 AI 代理人 | 連結 | 影片 | 連結 |
| 規劃設計模式 | 連結 | 影片 | 連結 |
| 多代理人設計模式 | 連結 | 影片 | 連結 |
| 元認知設計模式 | 連結 | 影片 | 連結 |
| AI Agents in Production | 連結 | 影片 | 連結 |
| Using Agentic Protocols (MCP, A2A and NLWeb) | 連結 | 影片 | 連結 |
| Context Engineering for AI Agents | 連結 | 影片 | 連結 |
| Managing Agentic Memory | 連結 | 影片 | |
| Exploring Microsoft Agent Framework | 連結 | ||
| Building Computer Use Agents (CUA) | 即將推出 | ||
| Deploying Scalable Agents | 即將推出 | ||
| Creating Local AI Agents | 即將推出 | ||
| Securing AI Agents | 即將推出 |
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感謝 Shivam Goyal 提供展示 Agentic RAG 的重要程式範例。
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