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初学者的AI代理课程

生成式AI入门

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代理的基础知识的课程。每节课都有自己的主题,您可以从任何一个开始学习!

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模型进行构建,请查看我们的生成式AI入门课程,其中包含21节关于生成式AI构建的课程。

别忘了为此仓库加星标 (🌟)分叉此仓库以运行代码。

认识其他学习者,解答您的问题

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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文件夹中找到这些示例代码。您可以分叉此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模型目录与语言模型进行交互:

本课程还使用了以下来自微软的AI代理框架和服务:

有关运行本课程代码的更多信息,请访问课程设置

🙏 想要贡献?

您有建议或发现拼写或代码错误吗?请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 额外学习资源
AI代理简介及应用场景 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
AI代理的生产应用 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CLA的仓库中执行一次。

本项目已采用 微软开源行为准则。 欲了解更多信息,请参阅 行为准则常见问题 或联系 opencode@microsoft.com 提出其他问题或意见。

商标

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