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欢迎来到 AI 代理初学者 课程!本课程为您提供基础知识和真实工作代码,助您从零开始构建 AI 代理。
来 Azure AI Discord 社区 打个招呼吧——那里聚集了许多学习者和 AI 构建者,他们乐于解答您的问题。
在开始构建之前,让我们先确保真正理解 AI 代理是什么,以及在何时使用它才合理。
本课将涵盖:
本课结束后,您应能:
这里有一个简单的理解方式:
AI 代理是让大型语言模型(LLM)真正做事的系统——通过赋予它们工具和知识去作用于世界,而不仅仅是回应提示。
我们来细说一下:

大型语言模型 — 代理早在 LLM 出现之前就有了,但正是 LLM 使现代代理变得强大。它们能理解自然语言、推理上下文,并将模糊的用户请求转化为具体行动计划。
执行动作 — 没有代理系统,LLM 只是文字生成器。但在代理系统中,LLM 可以执行步骤——搜索数据库、调用 API、发送消息。
工具访问 — 代理可用的工具取决于(1)它运行的环境,(2)开发者赋予它的能力。旅行代理可能能搜索航班但不能编辑客户记录——全部取决于您所连接的功能。
记忆与知识 — 代理可包含短期记忆(当前对话)和长期记忆(客户数据库、过去的交互)。旅行代理可能会“记住”您喜欢靠窗座位。
并非所有代理都是同一类型。以下是主要类型的划分,以旅行预订代理为例:
| 代理类型 | 功能描述 | 旅行代理示例 |
|---|---|---|
| 简单反射代理 | 遵循硬编码规则——无记忆,无规划。 | 看到投诉邮件 → 转发给客服,仅此而已。 |
| 基于模型的反射代理 | 保持内部环境模型并随变化更新。 | 跟踪历史航班价格,标记突然涨价的航线。 |
| 目标驱动代理 | 有明确目标,逐步规划达成路径。 | 预订完整行程(航班、汽车、酒店),从当前位置到目的地。 |
| 效用驱动代理 | 不只是找到一个方案,而是权衡得失找到最优方案。 | 平衡成本与便利,找出最符合您偏好的行程。 |
| 学习型代理 | 通过反馈不断改进。 | 根据行程后的调查结果调整未来推荐。 |
| 分层代理 | 高级代理拆分任务并委派给低级代理。 | “取消行程”请求拆分为取消航班、取消酒店、取消租车,各子代理处理。 |
| 多代理系统(MAS) | 多个独立代理协作(或竞争)。 | 协作:分别处理酒店、航班和娱乐的代理。竞争:多个代理竞价填满酒店房间,争取最佳价格。 |
只是因为可以用 AI 代理,不代表总是应该用。以下情况代理特别适合:

我们将在本课程后续的 构建可信赖 AI 代理 课程深入讲解何时(及何时不)使用 AI 代理。
构建代理的第一步是定义它能做什么——包括它的工具、动作和行为。
本课程采用 Microsoft Foundry Agent Service 作为主要平台。它支持:
您通过提示与 LLM 交流。对代理来说,不能手工打造每个提示——代理需要跨多个步骤采取行动。此时,代理模式 派上用场。它们是可复用的提示及 LLM 编排策略,更具可扩展性和可靠性。
本课程围绕最常见、最实用的代理模式构建。
代理框架为开发者提供现成的模板、工具和基础设施,方便构建代理。它们能简化:
本课程重点介绍用于构建生产级代理的 Microsoft Agent Framework (MAF)。
准备好亲眼看看了吗?这里是本课的代码示例:
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一旦您学会如何在 第16课 部署代理,就可以为本课的 TravelAgent 添加快速的部署后健康检查,使用预制目录 tests/lesson-01-smoke-tests.json。查看 tests/README.md 了解运行方式。
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