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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"

这将为你提供完成课程所需的一切,同时下载速度更快。

如果希望支持其他翻译语言,请查看此处

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🌱 入门

本课程涵盖构建 AI 代理的基础知识。每节课涉及自己的主题,你可以随意开始!

本课程支持多语言。请前往我们的可用语言列表

如果你是首次使用生成式 AI 模型构建应用,可以查看我们的生成式 AI 初学者课程,其中包含 21 节关于生成式 AI 构建的课程。

别忘了给本仓库加星 (🌟)并且Fork 本仓库以运行代码。

认识其他学习者,获得问题解答

如果遇到困难或有关于构建 AI 代理的任何问题,请加入我们的专属讨论频道:Microsoft Foundry Discord

你需要准备什么

本课程的每节课都包含代码示例,位于 code_samples 文件夹中。你可以Fork 本仓库创建自己的副本。

这些练习中的代码示例使用 Azure AI Foundry 和 GitHub 模型目录来与语言模型交互:

本课程还使用微软的以下 AI 代理框架和服务:

想了解本课程代码运行的更多信息,请参见课程设置

🙏 想要贡献帮助?

如果你有建议或发现拼写或代码错误,请提出问题创建拉取请求

📂 每节课包括

🗃️ 课程列表

课程 文本与代码 视频 额外学习
AI 代理和代理用例介绍 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
构建可信赖的 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    
保障 AI 代理安全 即将推出    

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🌟 社区感谢

感谢 Shivam Goyal 贡献了重要代码示例,展示了 Agentic RAG。

贡献

欢迎对本项目进行贡献和建议。大多数贡献要求您同意贡献者许可协议(CLA),声明您有权且实际授权我们使用您的贡献。详情请访问 https://cla.opensource.microsoft.com

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商标

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获取帮助

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