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這門課程包含了建立 AI Agents 的基礎知識,每個課程都有自己的主題,你可以從任何一個地方開始學習!
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如果你是第一次使用生成式 AI 模型,請查看我們的 生成式 AI 初學者課程,其中包含 21 篇關於使用 GenAI 的課程。
別忘了 給這個倉庫加星(🌟) 和 分叉這個倉庫 來執行程式碼。
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此課程的每個章節都包含程式碼範例,這些範例可以在 code_samples 資料夾中找到。你可以 分叉這個倉庫 來建立自己的副本。
這些練習中的程式碼範例使用 Azure AI Foundry 和 GitHub Model Catalogs 來與語言模型互動:
此課程還使用了以下 Microsoft 的 AI Agent 框架和服務:
更多有關執行此課程程式碼的資訊,請參考 課程設定。
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| 課程 | 文字與程式碼 | 影片 | 額外學習 |
|---|---|---|---|
| AI Agents 簡介及其使用案例 | 連結 | 影片 | 連結 |
| 探索 AI Agentic 框架 | 連結 | 影片 | 連結 |
| 理解 AI Agentic 設計模式 | 連結 | 影片 | 連結 |
| 工具使用設計模式 | 連結 | 影片 | 連結 |
| Agentic RAG | 連結 | 影片 | 連結 |
| 建立值得信賴的 AI Agents | 連結 | 影片 | 連結 |
| 規劃設計模式 | 連結 | 影片 | 連結 |
| 多代理設計模式 | 連結 | 影片 | 連結 |
| 元認知設計模式 | 連結 | 影片 | 連結 |
| AI代理在生產環境中的應用 | 連結 | 影片 | 連結 |
| 使用代理協議 (MCP, A2A 和 NLWeb) | 連結 | 影片 | 連結 |
| AI代理的情境工程 | 連結 | 影片 | 連結 |
| 管理代理記憶體 | 連結 | 影片 | |
| 探索Microsoft代理框架 | 連結 | ||
| 建立電腦使用代理 (CUA) | 敬請期待 | ||
| 部署可擴展代理 | 敬請期待 | ||
| 創建本地AI代理 | 敬請期待 | ||
| 確保AI代理的安全性 | 敬請期待 |
我們的團隊還製作了其他課程!查看以下內容:
感謝 Shivam Goyal 提供重要的程式碼範例,展示代理式RAG。
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當您提交拉取請求時,CLA機器人會自動判斷您是否需要提供CLA並適當地標記PR(例如,狀態檢查、評論)。只需按照機器人提供的指示操作即可。您只需在所有使用CLA的倉庫中執行一次。
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