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初学者的AI代理课程

生成式AI初学者课程

一门教你如何开始构建AI代理的课程

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🌱 开始学习

本课程包含关于构建AI代理基础知识的课程。每节课都有独立的主题,您可以从任何地方开始学习!

本课程支持多语言。请查看我们的可用语言

如果这是您第一次使用生成式AI模型,请查看我们的生成式AI初学者课程,其中包含21节关于使用生成式AI的课程。

别忘了收藏(🌟)这个仓库分叉这个仓库以运行代码。

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您需要准备什么

本课程的每节课都包含代码示例,您可以在code_samples文件夹中找到这些代码。您可以分叉这个仓库以创建自己的副本。

这些练习中的代码示例使用Azure AI Foundry和GitHub Model Catalogs与语言模型交互:

本课程还使用了以下来自Microsoft的AI代理框架和服务:

有关运行本课程代码的更多信息,请查看课程设置

🙏 想要贡献?

您有建议或发现拼写或代码错误吗?提交问题创建拉取请求

📂 每节课包括

🗃️ 课程目录

课程 文本与代码 视频 额外学习
AI代理简介及代理使用案例 链接 视频 链接
探索AI代理框架 链接 视频 链接
理解AI代理设计模式 链接 视频 链接
工具使用设计模式 链接 视频 链接
代理式RAG 链接 视频 链接
构建可信的AI代理 链接 视频 链接
规划设计模式 链接 视频 链接
多代理设计模式 链接 视频 链接
元认知设计模式 链接 视频 链接
生产中的 AI 代理 链接 视频 链接
使用代理协议 (MCP, A2A 和 NLWeb) 链接 视频 链接
AI 代理的上下文工程 链接 视频 链接
管理代理记忆 链接 视频  
探索微软代理框架 链接    
构建计算机使用代理 (CUA) 即将推出    
部署可扩展代理 即将推出    
创建本地 AI 代理 即将推出    
确保 AI 代理的安全性 即将推出    

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🌟 社区感谢

感谢 Shivam Goyal 提供了展示代理 RAG 的重要代码示例。

贡献

本项目欢迎贡献和建议。大多数贡献需要您同意贡献者许可协议 (CLA),声明您有权并确实授予我们使用您的贡献的权利。详情请访问 https://cla.opensource.microsoft.com

当您提交拉取请求时,CLA 机器人会自动确定您是否需要提供 CLA,并适当地装饰 PR(例如状态检查、评论)。只需按照机器人提供的说明操作即可。您只需在所有使用我们 CLA 的仓库中执行一次此操作。

本项目已采用 微软开源行为准则。有关更多信息,请参阅 行为准则 FAQ 或通过 opencode@microsoft.com 联系我们,提出其他问题或意见。

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