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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"这样可以用更快的速度下载你完成课程所需要的一切内容。
如果您希望支持更多翻译语言,它们列在此处。
本课程包含构建 AI 代理基础知识的课程。每节课讲解一个主题,可以根据兴趣随意开始!
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如果你是第一次使用生成式 AI 模型构建,推荐查看我们的生成式 AI 入门课程,包含 21 课关于用 GenAI 构建的内容。
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每课都包含代码示例,示例位置在 code_samples 文件夹。你可以fork本仓库创建自己的副本。
这些练习中使用的代码示例采用 Microsoft Agent Framework 和 Azure AI Foundry Agent Service V2:
本课程用到微软的以下 AI Agent 框架和服务:
某些代码示例也支持替代的 OpenAI 兼容提供者,如提供大型上下文模型(最长204K标记)的 MiniMax。请参阅课程设置了解配置细节。
有关运行本课程代码的更多信息,请访问课程设置。
| 课程 | 文字与代码 | 视频 | 额外学习 |
|---|---|---|---|
| AI 代理及其使用场景简介 | 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 |
| 代理检索增强生成(Agentic 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 |
| 生产环境中的 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) | 链接 | 链接 | |
| 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 | 链接 | 链接 |
我们的团队还制作了其他课程!查看:
感谢 Shivam Goyal 贡献了展示 Agentic RAG 的重要代码示例。
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