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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"如此將會更快速下載並包含完成課程所需的一切。
如果你希望支援其他翻譯語言,請見這裡。
課程包含建構 AI 代理的基礎課題。每課涵蓋不同主題,隨意從任何地方開始!
此課程支援多語言。請參考我們的可用語言列表。
如果是你第一次使用生成式 AI 模型建構,歡迎參考我們的生成式 AI 入門課程,內含 21 個建構 GenAI 的課程。
如果你遇到困難或有任何關於建置 AI 代理的問題,歡迎加入我們專屬的 Discord 頻道,連結在 Microsoft Foundry Discord。
每課包含程式碼範例,可在 code_samples 資料夾中找到。你可以分叉本倉庫來建立你自己的副本。
課程中範例程式碼使用 Microsoft Agent Framework 及 Microsoft Foundry Agent Service V2:
本課程使用 Microsoft 的以下 AI 代理框架與服務:
部分程式碼範例也支援 OpenAI 相容的其他供應商,如 MiniMax,提供最大上下文(最高 204K 代幣)。設定詳情請參閱 課程設置。
有關執行程式碼更多資訊,請見 課程設置。
| 課程 | 文字與程式碼 | 影片 | 額外學習資源 |
|---|---|---|---|
| AI 代理簡介與應用案例 | 連結 | 影片 | 連結 |
| 探索 AI 代理框架 | 連結 | 影片 | 連結 |
| 理解 AI 代理設計模式 | 連結 | 影片 | 連結 |
| 工具使用設計模式 | 連結 | 影片 | 連結 |
| AI 代理 RAG | 連結 | 影片 | 連結 |
| 建立可信賴的 AI 代理 | 連結 | 影片 | 連結 |
| 規劃設計模式 | 連結 | 影片 | 連結 |
| 多代理設計模式 | 連結 | 影片 | 連結 |
| 元認知設計模式 | Link | Video | Link |
| 生產環境中的 AI 代理 | Link | Video | Link |
| 使用 Agentic 協議 (MCP、A2A 及 NLWeb) | Link | Video | Link |
| AI 代理的上下文工程 | Link | Video | Link |
| 管理 Agentic 記憶 | Link | Video | |
| 探索微軟代理框架 | Link | ||
| 建立電腦使用代理 (CUA) | Link | Link | |
| 部署可擴展代理 | Link | Link | |
| 創建本地 AI 代理 | Link | Link | |
| 保護 AI 代理 | Link | Link |
我們團隊還製作了其他課程!請查看:
感謝 Shivam Goyal 貢獻重要的範例程式碼展示 Agentic RAG。
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