ai-agents-for-beginners

課程設定

簡介

本課程將介紹如何執行課程中的程式碼範例。

加入其他學習者並獲得幫助

在開始複製您的倉庫之前,請加入 AI Agents For Beginners Discord 頻道,以獲得設定幫助、課程相關問題的解答,或與其他學習者交流。

複製或分叉此倉庫

首先,請複製或分叉 GitHub 倉庫。這將建立您自己的課程材料版本,讓您可以執行、測試和調整程式碼!

您可以點擊以下連結來 分叉倉庫

現在,您應該擁有此課程的分叉版本,連結如下:

分叉倉庫

執行程式碼

本課程提供一系列 Jupyter Notebook,讓您能夠親身體驗如何建立 AI Agents。

程式碼範例使用以下選項:

需要 GitHub 帳戶 - 免費

1) Semantic Kernel Agent Framework + GitHub Models Marketplace,標記為 (semantic-kernel.ipynb) 2) AutoGen Framework + GitHub Models Marketplace,標記為 (autogen.ipynb)

需要 Azure 訂閱: 3) Azure AI Foundry + Azure AI Agent Service,標記為 (azureaiagent.ipynb)

我們鼓勵您嘗試所有三種類型的範例,看看哪一種最適合您。

無論您選擇哪個選項,都將決定您需要遵循以下的設定步驟:

系統需求

我們在此倉庫的根目錄中包含了一個 requirements.txt 文件,其中列出了執行程式碼範例所需的所有 Python 套件。

您可以在終端機中執行以下命令來安裝它們:

pip install -r requirements.txt

我們建議建立 Python 虛擬環境以避免任何衝突和問題。

設定 VSCode

確保您在 VSCode 中使用正確版本的 Python。

image

使用 GitHub Models 的範例設定

步驟 1:取得您的 GitHub 個人存取權杖 (PAT)

本課程使用 GitHub Models Marketplace,提供免費訪問大型語言模型 (LLMs),您將使用這些模型來建立 AI Agents。

要使用 GitHub Models,您需要建立 GitHub 個人存取權杖

您可以在 GitHub 帳戶的 個人存取權杖設定 中完成此操作。

請遵循 最小權限原則 建立您的權杖。這意味著您應僅授予權杖執行本課程程式碼範例所需的權限。

  1. 在螢幕左側選擇 開發者設定 中的 Fine-grained tokens 選項。

    然後選擇 Generate new token

    生成權杖

  2. 為您的權杖輸入一個描述性名稱,反映其用途,方便日後識別。

    🔐 權杖有效期建議

    建議有效期:30 天
    為了更安全,您可以選擇更短的期限,例如 7 天 🛡️
    這是一個很好的方式來設定個人目標並在學習動力高漲時完成課程 🚀。

    權杖名稱和有效期

  3. 將權杖的範圍限制在您分叉的倉庫。

    限制範圍至分叉倉庫

  4. 限制權杖的權限:在 Permissions 下,點擊 Account 標籤,然後點擊 “+ Add permissions” 按鈕。下拉選單會出現,請搜尋 Models 並勾選它。 新增 Models 權限

  5. 在生成權杖之前,確認所需的權限。 確認權限

  6. 在生成權杖之前,確保您準備好將權杖存放在安全的地方,例如密碼管理器保險庫,因為生成後將無法再次查看。 安全存放權杖

複製您剛剛生成的權杖。接下來,您需要將此權杖添加到課程中的 .env 文件。

步驟 2:建立您的 .env 文件

在終端機中執行以下命令以建立 .env 文件。

cp .env.example .env

這將複製範例文件並在您的目錄中建立 .env 文件,您需要在其中填寫環境變數的值。

複製您的權杖後,使用您喜愛的文字編輯器打開 .env 文件,並將權杖貼到 GITHUB_TOKEN 欄位中。 GitHub 權杖欄位

現在,您應該能夠執行本課程的程式碼範例。

使用 Azure AI Foundry 和 Azure AI Agent Service 的範例設定

步驟 1:取得您的 Azure 專案端點

請按照此處的步驟建立 Azure AI Foundry 中的 hub 和專案:Hub 資源概述

建立專案後,您需要取得專案的連接字串。

您可以在 Azure AI Foundry 入口網站的 概述 頁面找到此連接字串。

專案連接字串

步驟 2:建立您的 .env 文件

在終端機中執行以下命令以建立 .env 文件。

cp .env.example .env

這將複製範例文件並在您的目錄中建立 .env 文件,您需要在其中填寫環境變數的值。

複製您的權杖後,使用您喜愛的文字編輯器打開 .env 文件,並將權杖貼到 PROJECT_ENDPOINT 欄位中。

步驟 3:登入 Azure

作為安全性最佳實踐,我們將使用 無密鑰驗證 來使用 Microsoft Entra ID 驗證 Azure OpenAI。

接下來,打開終端機並執行 az login --use-device-code 以登入您的 Azure 帳戶。

登入後,在終端機中選擇您的訂閱。

額外的環境變數 - Azure Search 和 Azure OpenAI

在第 5 課 - Agentic RAG Lesson 中,有一些範例使用 Azure Search 和 Azure OpenAI。

如果您想執行這些範例,您需要在 .env 文件中添加以下環境變數:

概述頁面 (專案)

管理中心

模型 + 端點頁面

Azure 入口網站

外部網頁

設定無密鑰驗證

為避免硬編碼您的憑證,我們將使用 Azure OpenAI 的無密鑰連接。為此,我們將導入 DefaultAzureCredential,稍後調用 DefaultAzureCredential 函數以獲取憑證。

from azure.identity import DefaultAzureCredential, InteractiveBrowserCredential

遇到問題?

如果您在執行此設定時遇到任何問題,請加入我們的 Azure AI 社群 Discord建立問題

下一課

您現在已準備好執行本課程的程式碼。祝您在探索 AI Agents 的世界中學習愉快!

AI Agents 簡介及應用案例


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本文件已使用 AI 翻譯服務 Co-op Translator 進行翻譯。儘管我們致力於提供準確的翻譯,請注意自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵資訊,建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋不承擔責任。