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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"這樣您就能以更快速度下載完整課程所需的一切。
如果希望支援其他翻譯語言,清單請見 此處
本課程涵蓋建立 AI 代理程式的基本原理。每堂課都有獨立主題,可以從任一課程開始!
本課程支援多種語言。請至我們的 支援語言列表。
如果您是第一次使用生成式 AI 模型來建置,請參閱我們的 初學者生成式 AI 課程,共 21 節課,涵蓋如何使用生成式 AI 建置。
別忘了 點星號 (🌟) 支持此程式庫,並 分支此程式庫 來執行程式碼。
如在建立 AI 代理程式時遇到困難或有任何問題,歡迎加入我們的專用 Discord 頻道,Microsoft Foundry Discord。
課程每堂課都附有程式範例,位於 code_samples 資料夾。您可以 分支此程式庫 來建立自己的副本。
練習中的程式範例使用 Microsoft Agent Framework 和 Azure AI Foundry Agent Service V2:
本課程使用微軟提供的以下 AI 代理框架和服務:
部分程式範例亦支援其他相容 OpenAI 的供應商,例如提供大上下文長度模型(最高達 204K 代幣)的 MiniMax。詳情請參閱 課程設定。
欲了解更多運行本課程程式碼的資訊,請參閱 課程設定。
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| 課程 | 文字與程式碼 | 影片 | 額外學習資源 |
|---|---|---|---|
| AI 代理程式與應用案例簡介 | 連結 | 影片 | 連結 |
| 探索 AI Agentic 框架 | 連結 | 影片 | 連結 |
| 理解 AI Agentic 設計模式 | 連結 | 影片 | 連結 |
| 工具使用設計模式 | 連結 | 影片 | 連結 |
| Agentic RAG | 連結 | 影片 | 連結 |
| 建立值得信賴的 AI 代理程式 | 連結 | 影片 | 連結 |
| 規劃設計模式 | 連結 | 影片 | 連結 |
| 多代理程式設計模式 | 連結 | 影片 | 連結 |
| 元認知設計模式 | 連結 | 影片 | 連結 |
| 生產環境中的 AI 代理 | 連結 | 影片 | 連結 |
| 使用代理協議 (MCP、A2A 及 NLWeb) | 連結 | 影片 | 連結 |
| AI 代理的情境工程 | 連結 | 影片 | 連結 |
| 管理代理記憶 | 連結 | 影片 | |
| 探索 Microsoft 代理框架 | 連結 | ||
| 建構電腦使用代理 (CUA) | 連結 | 連結 | |
| 部署可擴展代理 | 即將推出 | ||
| 創建本地 AI 代理 | 即將推出 | ||
| 保護 AI 代理 | 連結 | 連結 |
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感謝 Shivam Goyal 貢獻重要範例程式碼,示範代理式 RAG。
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