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初学者的 AI 代理 — 一门课程

初学者的 AI 代理

一门教授构建 AI 代理所需全部知识的课程

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更喜欢本地克隆?

本仓库包含50多种语言的翻译,这显著增加了下载大小。要不带翻译克隆,请使用稀疏检出:

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"

这样可以更快地下载,获取完成课程所需的所有内容。

如果您希望支持更多翻译语言,可查看这里。

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Microsoft Foundry Discord

🌱 入门指南

本课程涵盖构建 AI 代理的基础知识。每节课专注于一个主题,您可以从任何地方开始学习!

本课程支持多语言。请前往我们可用语言这里。

如果这是您第一次使用生成式 AI 模型构建,推荐查看我们的生成式 AI 初学者课程,其中包含21个构建生成式 AI 的课程。

别忘了为此仓库点星 (🌟)并分叉此仓库以运行代码。

认识其他学习者,获得问题解答

如果您在构建 AI 代理时遇到困难或有任何问题,请加入我们的专用 Discord 频道:Microsoft Foundry Discord。

您需要准备的内容

本课程的每节课都包含代码示例,保存在 code_samples 文件夹中。您可以分叉此仓库以创建您自己的副本。

这些练习的代码示例使用 Microsoft Agent Framework 和 Microsoft Foundry Agent Service V2:

本课程使用 Microsoft 提供的以下 AI 代理框架和服务:

部分代码示例也支持兼容 OpenAI 的替代提供商,如MiniMax,它提供大上下文模型(最高支持 204K 令牌)。详情请参见课程设置。

有关运行本课程代码的更多信息,请访问课程设置。

🙏 想要帮忙吗?

您有建议或发现拼写或代码错误吗?请提交问题或创建拉取请求

📂 每节课包含

🗃️ 课程列表

课程 文本与代码 视频 额外学习
AI 代理简介及代理用例 链接 视频 链接
探索 AI Agentic 框架 链接 视频 链接
了解 AI Agentic 设计模式 链接 视频 链接
工具使用设计模式 链接 视频 链接
Agentic RAG 链接 视频 链接
构建值得信赖的 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
生产环境中的 AI 代理 链接 视频 链接
使用 Agentic 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 Agentic 记忆 链接 视频  
探索微软 Agent 框架 链接    
构建计算机使用代理(CUA) 链接   链接
部署可扩展代理 链接   链接
创建本地 AI 代理 链接   链接
保障 AI 代理安全 链接   链接

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🌟 社区感谢

感谢 Shivam Goyal 贡献了演示 Agentic RAG 的重要代码示例。

贡献

欢迎对本项目进行贡献和提出建议。大多数贡献需要您同意 贡献者许可协议(CLA),声明您有权利,并且实际授予我们 使用您贡献内容的权利。详情请访问 https://cla.opensource.microsoft.com。

当您提交拉取请求时,CLA 机器人将自动确定您是否需要提供 CLA 并相应地标记 PR(例如,状态检查、评论)。只需按照机器人提供的指示操作即可。 在使用我们的 CLA 的所有仓库中,您只需执行此操作一次。

本项目采用了 Microsoft 开源行为准则。 更多信息请参见 行为准则常见问题 或 通过邮箱联系 opencode@microsoft.com 提问或反馈。

商标

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获取帮助

如果遇到困难或对构建 AI 应用有任何问题,请加入:

Microsoft Foundry Discord

如果在构建过程中有产品反馈或出现错误,请访问:

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