Bài học này sẽ hướng dẫn cách chạy các mẫu mã của khóa học này.
Trước khi bắt đầu sao chép kho lưu trữ của bạn, hãy tham gia kênh AI Agents For Beginners Discord để nhận hỗ trợ cài đặt, giải đáp các câu hỏi về khóa học hoặc kết nối với các học viên khác.
Để bắt đầu, vui lòng sao chép hoặc fork kho lưu trữ GitHub. Điều này sẽ tạo phiên bản riêng của bạn về tài liệu khóa học để bạn có thể chạy, kiểm tra và chỉnh sửa mã!
Bạn có thể thực hiện điều này bằng cách nhấp vào liên kết fork kho lưu trữ.
Bây giờ bạn sẽ có phiên bản fork của khóa học này tại liên kết sau:

Kho lưu trữ đầy đủ có thể rất lớn (~3 GB) khi bạn tải xuống toàn bộ lịch sử và tất cả các tệp. Nếu bạn chỉ tham gia workshop hoặc chỉ cần một vài thư mục bài học, việc sao chép nông (hoặc sao chép rời rạc) sẽ tránh được phần lớn việc tải xuống bằng cách cắt ngắn lịch sử và/hoặc bỏ qua các blob.
Thay thế <your-username> trong các lệnh dưới đây bằng URL fork của bạn (hoặc URL upstream nếu bạn muốn).
Để sao chép chỉ lịch sử commit mới nhất (tải xuống nhỏ):
git clone --depth 1 https://github.com/<your-username>/ai-agents-for-beginners.git
Để sao chép một nhánh cụ thể:
git clone --depth 1 --branch <branch-name> https://github.com/<your-username>/ai-agents-for-beginners.git
Điều này sử dụng sao chép rời rạc và sparse-checkout (yêu cầu Git 2.25+ và khuyến nghị Git hiện đại với hỗ trợ sao chép rời rạc):
git clone --depth 1 --filter=blob:none --sparse https://github.com/<your-username>/ai-agents-for-beginners.git
Đi vào thư mục repo:
Đối với bash:
cd ai-agents-for-beginners
Đối với Powershell:
Set-Location ai-agents-for-beginners
Sau đó chỉ định các thư mục bạn muốn (ví dụ dưới đây hiển thị hai thư mục):
git sparse-checkout set 00-course-setup 01-intro-to-ai-agents
Sau khi sao chép và xác minh các tệp, nếu bạn chỉ cần các tệp và muốn giải phóng không gian (không có lịch sử git), vui lòng xóa metadata của kho lưu trữ (💀không thể đảo ngược — bạn sẽ mất tất cả chức năng Git: không có commit, pull, push hoặc truy cập lịch sử).
Đối với Linux/macOS:
rm -rf .git
Đối với Windows:
Remove-Item -Recurse -Force .git
Tạo một Codespace mới cho kho lưu trữ này thông qua GitHub UI.
Khóa học này cung cấp một loạt các Jupyter Notebooks mà bạn có thể chạy để trải nghiệm thực hành xây dựng AI Agents.
Các mẫu mã sử dụng:
Yêu cầu tài khoản GitHub - Miễn phí:
1) Semantic Kernel Agent Framework + GitHub Models Marketplace. Được gắn nhãn là (semantic-kernel.ipynb) 2) AutoGen Framework + GitHub Models Marketplace. Được gắn nhãn là (autogen.ipynb)
Yêu cầu đăng ký Azure: 3) Azure AI Foundry + Azure AI Agent Service. Được gắn nhãn là (azureaiagent.ipynb)
Chúng tôi khuyến khích bạn thử cả ba loại ví dụ để xem loại nào phù hợp nhất với bạn.
Dù bạn chọn tùy chọn nào, điều đó sẽ xác định các bước cài đặt bạn cần thực hiện dưới đây:
LƯU Ý: Nếu bạn chưa cài đặt Python3.12, hãy đảm bảo bạn cài đặt nó. Sau đó tạo venv của bạn bằng python3.12 để đảm bảo các phiên bản chính xác được cài đặt từ tệp requirements.txt.
Ví dụ
Tạo thư mục Python venv:
python3 -m venv venv
Sau đó kích hoạt môi trường venv cho:
macOS và Linux
source venv/bin/activate
Windows
venv\Scripts\activate
Chúng tôi đã bao gồm một tệp requirements.txt trong thư mục gốc của kho lưu trữ này, chứa tất cả các gói Python cần thiết để chạy các mẫu mã.
Bạn có thể cài đặt chúng bằng cách chạy lệnh sau trong terminal tại thư mục gốc của kho lưu trữ:
pip install -r requirements.txt
Chúng tôi khuyến nghị tạo một môi trường ảo Python để tránh bất kỳ xung đột và vấn đề nào.
Đảm bảo rằng bạn đang sử dụng phiên bản Python đúng trong VSCode.
Khóa học này sử dụng GitHub Models Marketplace, cung cấp quyền truy cập miễn phí vào các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) mà bạn sẽ sử dụng để xây dựng AI Agents.
Để sử dụng GitHub Models, bạn sẽ cần tạo một GitHub Personal Access Token.
Điều này có thể được thực hiện bằng cách truy cập cài đặt mã truy cập cá nhân trong tài khoản GitHub của bạn.
Vui lòng tuân theo Nguyên tắc tối thiểu quyền khi tạo mã của bạn. Điều này có nghĩa là bạn chỉ nên cấp cho mã các quyền cần thiết để chạy các mẫu mã trong khóa học này.
Chọn tùy chọn Fine-grained tokens ở phía bên trái màn hình của bạn bằng cách truy cập vào Developer settings.

Sau đó chọn Generate new token.

Nhập một tên mô tả cho mã của bạn phản ánh mục đích của nó, giúp dễ dàng nhận diện sau này.
🔐 Khuyến nghị thời gian hiệu lực của mã
Thời gian hiệu lực khuyến nghị: 30 ngày Để bảo mật hơn, bạn có thể chọn thời gian ngắn hơn—chẳng hạn như 7 ngày 🛡️ Đây là cách tuyệt vời để đặt mục tiêu cá nhân và hoàn thành khóa học trong khi động lực học tập của bạn đang cao 🚀.

Giới hạn phạm vi của mã vào fork của kho lưu trữ này.

Hạn chế quyền của mã: Dưới tab Permissions, nhấp vào nút “+ Add permissions”. Một menu thả xuống sẽ xuất hiện. Vui lòng tìm kiếm Models và chọn hộp kiểm cho nó.

Xác minh các quyền cần thiết trước khi tạo mã. 
Trước khi tạo mã, hãy đảm bảo bạn đã sẵn sàng lưu mã trong một nơi an toàn như kho mật khẩu, vì nó sẽ không được hiển thị lại sau khi bạn tạo. 
Sao chép mã mới mà bạn vừa tạo. Bây giờ bạn sẽ thêm mã này vào tệp .env được bao gồm trong khóa học này.
.env của bạnĐể tạo tệp .env, hãy chạy lệnh sau trong terminal của bạn.
cp .env.example .env
Điều này sẽ sao chép tệp ví dụ và tạo một tệp .env trong thư mục của bạn, nơi bạn điền các giá trị cho các biến môi trường.
Với mã của bạn đã được sao chép, hãy mở tệp .env trong trình soạn thảo văn bản yêu thích của bạn và dán mã vào trường GITHUB_TOKEN.

Bây giờ bạn đã có thể chạy các mẫu mã của khóa học này.
Làm theo các bước để tạo hub và dự án trong Azure AI Foundry tại đây: Tổng quan về tài nguyên hub
Sau khi bạn đã tạo dự án của mình, bạn sẽ cần lấy chuỗi kết nối cho dự án.
Điều này có thể được thực hiện bằng cách truy cập trang Overview của dự án trong cổng Azure AI Foundry.

.env của bạnĐể tạo tệp .env, hãy chạy lệnh sau trong terminal của bạn.
cp .env.example .env
Điều này sẽ sao chép tệp ví dụ và tạo một tệp .env trong thư mục của bạn, nơi bạn điền các giá trị cho các biến môi trường.
Với mã của bạn đã được sao chép, hãy mở tệp .env trong trình soạn thảo văn bản yêu thích của bạn và dán mã vào trường PROJECT_ENDPOINT.
Như một thực hành bảo mật tốt, chúng ta sẽ sử dụng xác thực không cần khóa để xác thực vào Azure OpenAI với Microsoft Entra ID.
Tiếp theo, mở terminal và chạy az login --use-device-code để đăng nhập vào tài khoản Azure của bạn.
Sau khi bạn đã đăng nhập, chọn đăng ký của bạn trong terminal.
Đối với bài học Agentic RAG - Bài học 5 - có các mẫu sử dụng Azure Search và Azure OpenAI.
Nếu bạn muốn chạy các mẫu này, bạn sẽ cần thêm các biến môi trường sau vào tệp .env của bạn:
AZURE_SUBSCRIPTION_ID - Kiểm tra Project details trên trang Overview của dự án của bạn.
AZURE_AI_PROJECT_NAME - Xem ở đầu trang Overview của dự án của bạn.
AZURE_OPENAI_SERVICE - Tìm thấy trong tab Included capabilities cho Azure OpenAI Service trên trang Overview.
AZURE_OPENAI_RESOURCE_GROUP - Đi đến Project properties trên trang Overview của Management Center.
GLOBAL_LLM_SERVICE - Dưới Connected resources, tìm tên kết nối Azure AI Services. Nếu không được liệt kê, kiểm tra Azure portal dưới nhóm tài nguyên của bạn để tìm tên tài nguyên AI Services.
AZURE_OPENAI_EMBEDDING_DEPLOYMENT_NAME - Chọn mô hình embedding của bạn (ví dụ: text-embedding-ada-002) và ghi lại Deployment name từ chi tiết mô hình.
AZURE_OPENAI_CHAT_DEPLOYMENT_NAME - Chọn mô hình chat của bạn (ví dụ: gpt-4o-mini) và ghi lại Deployment name từ chi tiết mô hình.
AZURE_OPENAI_ENDPOINT - Tìm Azure AI services, nhấp vào nó, sau đó đi đến Resource Management, Keys and Endpoint, cuộn xuống “Azure OpenAI endpoints”, và sao chép endpoint nói “Language APIs”.
AZURE_OPENAI_API_KEY - Từ cùng màn hình, sao chép KEY 1 hoặc KEY 2.
AZURE_SEARCH_SERVICE_ENDPOINT - Tìm tài nguyên Azure AI Search của bạn, nhấp vào nó, và xem Overview.
AZURE_SEARCH_API_KEY - Sau đó đi đến Settings và Keys để sao chép khóa admin chính hoặc phụ.
AZURE_OPENAI_API_VERSION - Truy cập trang API version lifecycle dưới Latest GA API release.Thay vì mã hóa cứng thông tin đăng nhập của bạn, chúng ta sẽ sử dụng kết nối không cần khóa với Azure OpenAI. Để làm điều này, chúng ta sẽ nhập DefaultAzureCredential và sau đó gọi hàm DefaultAzureCredential để lấy thông tin đăng nhập.
from azure.identity import DefaultAzureCredential, InteractiveBrowserCredential
Nếu bạn gặp bất kỳ vấn đề nào khi chạy thiết lập này, hãy tham gia Discord Cộng đồng Azure AI của chúng tôi hoặc tạo một vấn đề mới.
Bạn đã sẵn sàng để chạy mã cho khóa học này. Chúc bạn học vui và khám phá thêm về thế giới của AI Agents!
Giới thiệu về AI Agents và các trường hợp sử dụng của Agent
Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm:
Tài liệu này đã được dịch bằng dịch vụ dịch thuật AI Co-op Translator. Mặc dù chúng tôi cố gắng đảm bảo độ chính xác, xin lưu ý rằng các bản dịch tự động có thể chứa lỗi hoặc không chính xác. Tài liệu gốc bằng ngôn ngữ bản địa nên được coi là nguồn thông tin chính thức. Đối với các thông tin quan trọng, khuyến nghị sử dụng dịch vụ dịch thuật chuyên nghiệp bởi con người. Chúng tôi không chịu trách nhiệm cho bất kỳ sự hiểu lầm hoặc diễn giải sai nào phát sinh từ việc sử dụng bản dịch này.