ai-agents-for-beginners

課程設定

簡介

本課程將教您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

在您開始複製您的倉庫之前，請加入 AI Agents For Beginners Discord 頻道，以獲得設定上的幫助、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：

淺層複製（建議用於工作坊 / Codespaces）

完整的倉庫可能很大（約 3 GB），當您下載完整歷史記錄和所有檔案時。如果您只參加工作坊或只需要幾個課程資料夾，淺層複製（或稀疏複製）可以避免大部分下載，通過截斷歷史記錄和/或跳過 blob。

快速淺層複製 — 最小歷史記錄，所有檔案

在以下命令中，將 <your-username> 替換為您的分叉 URL（或如果您更喜歡，使用上游 URL）。

僅複製最新的提交歷史記錄（小型下載）：

git clone --depth 1 https://github.com/<your-username>/ai-agents-for-beginners.git

複製特定分支：

git clone --depth 1 --branch <branch-name> https://github.com/<your-username>/ai-agents-for-beginners.git

部分（稀疏）複製 — 最小 blob + 僅選定資料夾

此方法使用部分複製和稀疏檢出（需要 Git 2.25+，建議使用支援部分複製的現代 Git）：

git clone --depth 1 --filter=blob:none --sparse https://github.com/<your-username>/ai-agents-for-beginners.git

進入倉庫資料夾：

cd ai-agents-for-beginners

然後指定您需要的資料夾（以下範例顯示兩個資料夾）：

git sparse-checkout set 00-course-setup 01-intro-to-ai-agents

複製並驗證檔案後，如果您只需要檔案並希望釋放空間（無 git 歷史記錄），請刪除倉庫元數據（💀不可逆 — 您將失去所有 Git 功能：無提交、拉取、推送或歷史記錄訪問）。

# zsh/bash
rm -rf .git

# PowerShell
Remove-Item -Recurse -Force .git

使用 GitHub Codespaces（建議避免本地大型下載）

• 通過 GitHub UI 為此倉庫創建新的 Codespace。

• 在新創建的 Codespace 的終端中，執行上述淺層/稀疏複製命令，將您需要的課程資料夾帶入 Codespace 工作區。
• 可選：在 Codespaces 中複製後，移除 .git 以回收額外空間（請參閱上述移除命令）。
• 注意：如果您更喜歡直接在 Codespaces 中打開倉庫（不額外複製），請注意 Codespaces 將構建 devcontainer 環境，可能仍然會配置超出您需要的內容。在新的 Codespace 中複製淺層副本可以更好地控制磁碟使用。

提示

• 如果您想編輯/提交，請始終替換分叉的 URL。
• 如果您之後需要更多歷史記錄或檔案，您可以提取它們或調整稀疏檢出以包含其他資料夾。

執行程式碼

本課程提供一系列 Jupyter Notebook，您可以通過它們獲得構建 AI Agents 的實際操作經驗。

程式碼範例使用以下方式：

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。

無論您選擇哪種選項，都將決定您需要遵循的以下設定步驟：

要求

• Python 3.12+

  • 注意：如果您尚未安裝 Python3.12，請確保安裝它。然後使用 python3.12 創建您的 venv，以確保從 requirements.txt 文件中安裝正確的版本。

    範例

    創建 Python venv 目錄：

    python -m venv venv
    

    然後啟動 venv 環境：

    # zsh/bash
    source venv/bin/activate
    

    # Command Prompt for Windows
    venv\Scripts\activate
    

• .NET 10+：對於使用 .NET 的範例程式碼，請確保安裝 .NET 10 SDK 或更高版本。然後檢查您安裝的 .NET SDK 版本：

    dotnet --list-sdks
  

• GitHub 帳戶 - 用於訪問 GitHub Models Marketplace
• Azure 訂閱 - 用於訪問 Azure AI Foundry
• Azure AI Foundry 帳戶 - 用於訪問 Azure AI Agent Service

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

您可以在倉庫根目錄的終端中運行以下命令來安裝它們：

pip install -r requirements.txt

我們建議創建 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。

使用 GitHub Models 的範例設定

步驟 1：獲取您的 GitHub 個人訪問令牌 (PAT)

本課程利用 GitHub Models Marketplace，提供免費訪問大型語言模型 (LLMs)，您將使用它們來構建 AI Agents。

要使用 GitHub Models，您需要創建 GitHub 個人訪問令牌。

您可以通過前往您的 GitHub 帳戶中的個人訪問令牌設定 來完成此操作。

請遵循 最小權限原則 創建令牌。這意味著您應僅授予令牌運行本課程程式碼範例所需的權限。

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

   

   然後選擇 Generate new token。

   

2. 為您的令牌輸入一個描述性名稱，反映其用途，方便日後識別。

   🔐 令牌有效期建議

   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置個人目標並完成課程，同時保持高學習動力 🚀。

   

3. 將令牌的範圍限制為此倉庫的分叉。

   

4. 限制令牌的權限：在 Permissions 下，點擊 Account 標籤，然後點擊 “+ Add permissions” 按鈕。下拉選單將出現。請搜索 Models 並勾選它。

   

5. 在生成令牌之前，請驗證所需的權限。

6. 在生成令牌之前，請確保您準備好將令牌存儲在安全的地方，例如密碼管理器保險庫，因為生成後將無法再次查看。

複製您剛剛創建的新令牌。現在，您需要將其添加到本課程包含的 .env 文件中。

步驟 2：創建您的 .env 文件

要創建 .env 文件，請在終端中運行以下命令。

# zsh/bash
cp .env.example .env

# PowerShell
Copy-Item .env.example .env

這將複製示例文件並在您的目錄中創建 .env，您需要在其中填寫環境變數的值。

複製您的令牌後，使用您喜歡的文字編輯器打開 .env 文件，並將令牌粘貼到 GITHUB_TOKEN 欄位中。

現在，您應該可以運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：獲取您的 Azure 專案端點

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

創建專案後，您需要獲取專案的連接字串。

您可以通過前往 Azure AI Foundry 入口網站中專案的 概述 頁面來完成此操作。

步驟 2：創建您的 .env 文件

要創建 .env 文件，請在終端中運行以下命令。

# zsh/bash
cp .env.example .env

# PowerShell
Copy-Item .env.example .env

這將複製示例文件並在您的目錄中創建 .env，您需要在其中填寫環境變數的值。

複製您的令牌後，使用您喜歡的文字編輯器打開 .env 文件，並將令牌粘貼到 PROJECT_ENDPOINT 欄位中。

步驟 3：登錄 Azure

作為安全最佳實踐，我們將使用 無密鑰身份驗證 通過 Microsoft Entra ID 驗證到 Azure OpenAI。

接下來，打開終端並運行 az login --use-device-code 登錄到您的 Azure 帳戶。

登錄後，在終端中選擇您的訂閱。

額外的環境變數 - Azure Search 和 Azure OpenAI

對於 Agentic RAG 課程 - 第 5 課 - 有使用 Azure Search 和 Azure OpenAI 的範例。

如果您想運行這些範例，您需要將以下環境變數添加到您的 .env 文件中：

概述頁面（專案）

• AZURE_SUBSCRIPTION_ID - 在專案的 概述 頁面中檢查 專案詳細信息。

• AZURE_AI_PROJECT_NAME - 在專案的 概述 頁面頂部查看。

• AZURE_OPENAI_SERVICE - 在 概述 頁面的 包含的功能 標籤中找到 Azure OpenAI Service。

管理中心

• AZURE_OPENAI_RESOURCE_GROUP - 在 管理中心 的 概述 頁面中，前往 專案屬性。

• GLOBAL_LLM_SERVICE - 在 連接的資源 下，找到 Azure AI Services 連接名稱。如果未列出，請檢查 Azure 入口網站 中資源組下的 AI Services 資源名稱。

模型 + 端點頁面

• AZURE_OPENAI_EMBEDDING_DEPLOYMENT_NAME - 選擇您的嵌入模型（例如 text-embedding-ada-002），並記下模型詳細信息中的 部署名稱。

• AZURE_OPENAI_CHAT_DEPLOYMENT_NAME - 選擇您的聊天模型（例如 gpt-4o-mini），並記下模型詳細信息中的 部署名稱。

Azure 入口網站

• AZURE_OPENAI_ENDPOINT - 查找 Azure AI services，點擊它，然後前往 資源管理，密鑰和端點，向下滾動到 “Azure OpenAI endpoints”，並複製標記為 “Language APIs” 的端點。

• AZURE_OPENAI_API_KEY - 從同一頁面複製密鑰 1 或密鑰 2。

• AZURE_SEARCH_SERVICE_ENDPOINT - 找到您的 Azure AI Search 資源，點擊它，然後查看 概述。

• AZURE_SEARCH_API_KEY - 然後前往 設定，然後 密鑰，複製主要或次要管理密鑰。

外部網頁

• AZURE_OPENAI_API_VERSION - 訪問 API 版本生命週期 頁面下的 最新 GA API 發佈。

設定無密鑰身份驗證

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

# Python
from azure.identity import DefaultAzureCredential, InteractiveBrowserCredential

遇到困難？

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

下一課程

您現在已準備好執行本課程的程式碼。祝您愉快地學習更多有關 AI Agents 的世界！

AI Agents 介紹及其使用案例

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