ai-agents-for-beginners

AI-агенти для початківців - Курс

Генеративний ШІ для початківців

Курс, що охоплює все необхідне для початку створення AI-агентів

🌐 Підтримка кількох мов

Підтримується через GitHub Action (автоматично та завжди актуально)

Віддаєте перевагу клонуванню локально?

Цей репозиторій містить понад 50 перекладів мовами, що значно збільшує розмір завантаження. Щоб клонувати без перекладів, використовуйте 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"
Це дає вам усе необхідне для проходження курсу з набагато швидшим завантаженням.

Якщо ви бажаєте додаткові переклади, підтримувані мови перелічено тут

🌱 Початок роботи

Цей курс містить уроки, що охоплюють основи створення AI-агентів. Кожен урок присвячений окремій темі, тож починайте з будь-якого, який вам подобається!

Цей курс має підтримку кількох мов. Перейдіть до наших доступних мов тут.

Якщо ви вперше працюєте з моделями Генеративного ШІ, ознайомтеся з нашим курсом Генеративний ШІ для початківців, який містить 21 урок зі створення з GenAI.

Не забудьте поставити зірку (🌟) цьому репозиторію та форкнути цей репозиторій, щоб запускати код.

Познайомтеся з іншими учнями, отримайте відповіді на свої питання

Якщо ви застрягли або маєте питання щодо створення AI-агентів, приєднуйтесь до нашого спеціального каналу Discord у Microsoft Foundry Discord.

Що вам потрібно

Кожен урок цього курсу містить приклади коду, які можна знайти в папці code_samples. Ви можете форкнути цей репозиторій, щоб створити власну копію.

Приклади коду в цих вправах використовують Microsoft Foundry та каталоги моделей GitHub для взаємодії з мовними моделями:

Github Models - Безкоштовно / Обмежено
Microsoft Foundry - Потрібен обліковий запис Azure

Цей курс також використовує такі фреймворки та сервіси AI-агентів від Microsoft:

Для отримання додаткової інформації щодо запуску коду для цього курсу перейдіть до Course Setup.

🙏 Хочете допомогти?

У вас є пропозиції або ви знайшли орфографічні чи кодові помилки? Створіть issue або створіть pull request

📂 Кожен урок включає

Письмовий урок у README та коротке відео
Приклади коду на Python із підтримкою Microsoft Foundry і GitHub Models (Безкоштовно)
Посилання на додаткові ресурси для продовження навчання

🗃️ Уроки

Урок	Текст і код	Відео	Додаткове навчання
Вступ до AI-агентів та випадків використання	Посилання	Відео	Посилання
Ознайомлення з агентними фреймворками AI	Посилання	Відео	Посилання
Розуміння патернів проєктування AI-агентів	Посилання	Відео	Посилання
Патерн використання інструментів	Посилання	Відео	Посилання
Agentic RAG	Посилання	Відео	Посилання
Створення надійних AI-агентів	Посилання	Відео	Посилання
Шаблон планування	Посилання	Відео	Посилання
Шаблон багатоагентного проєктування	Посилання	Відео	Посилання
Дизайн-патерн метакогніції	Link	Video	Link
AI-агенти у виробництві	Link	Video	Link
Використання агентських протоколів (MCP, A2A та NLWeb)	Link	Video	Link
Проєктування контексту для AI-агентів	Link	Video	Link
Керування пам’яттю агентів	Link	Video
Ознайомлення з Microsoft Agent Framework	Link
Створення агентів для використання комп’ютера (CUA)	Невдовзі
Розгортання масштабованих агентів	Невдовзі
Створення локальних AI-агентів	Невдовзі
Захист AI-агентів	Невдовзі

🎒 Інші курси

Наша команда створює інші курси! Перегляньте:

LangChain

—

Azure / Edge / MCP / Agents

Серія Генеративного AI

Основне навчання

Серія Copilot

🌟 Подяки спільноті

Дякуємо Shivam Goyal за внесок важливих прикладів коду, що демонструють Agentic RAG.

Внесок

Цей проєкт вітає вкладення та пропозиції. Більшість внесків вимагають від вас погодитися з Угодою ліцензії для контрибуторів (Contributor License Agreement, CLA), яка підтверджує, що ви маєте право та фактично надаєте нам права на використання вашого внеску. Для деталей відвідайте https://cla.opensource.microsoft.com.

Коли ви надсилаєте pull request, бот CLA автоматично визначить, чи потрібно вам надати CLA, і позначить PR відповідним чином (наприклад, перевірка статусу, коментар). Просто дотримуйтесь інструкцій, наданих ботом. Вам доведеться зробити це лише один раз для всіх репозиторіїв, що використовують нашу CLA.

Цей проєкт прийняв Microsoft Open Source Code of Conduct. Для отримання додаткової інформації див. Code of Conduct FAQ або звертайтесь на opencode@microsoft.com з будь-якими питаннями чи зауваженнями.

Торгові марки

Цей проєкт може містити торгові марки або логотипи для проєктів, продуктів чи послуг. Авторизоване використання торгових марок або логотипів Microsoft підлягає і має відповідати Microsoft’s Trademark & Brand Guidelines. Використання торгових марок або логотипів Microsoft у змінених версіях цього проєкту не повинно спричиняти плутанину або натякати на спонсорство Microsoft. Будь-яке використання торгових марок або логотипів третіх сторін підлягає політикам відповідних третіх сторін.

Отримання допомоги

Якщо ви застрягли або маєте питання щодо створення AI-додатків, приєднуйтесь:

Якщо у вас є відгуки про продукт або ви натрапили на помилки під час розробки, відвідайте:

Відмова від відповідальності: Цей документ було перекладено за допомогою сервісу перекладу на основі штучного інтелекту Co-op Translator. Хоча ми прагнемо до точності, зверніть увагу, що автоматичні переклади можуть містити помилки або неточності. Оригінальний документ рідною (оригінальною) мовою слід вважати авторитетним джерелом. Для критично важливої інформації рекомендується звернутися до професійного перекладача. Ми не несемо відповідальності за будь-які непорозуміння або неправильні тлумачення, що виникли внаслідок використання цього перекладу.

This site is open source. Improve this page.