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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"這樣可以讓你更快速下載到完成課程所需的所有內容。
如果你希望支援更多翻譯語言,支援清單列在 這裡
本課程包含涵蓋建立 AI Agents 基礎的課程。每堂課涵蓋不同主題,你可以從任一堂開始!
本課程提供多語言支援。請至我們的 可用語言 查看。
如果你是第一次使用生成式 AI 模型建構專案,請參考我們的 生成式 AI 初學者 課程,內含 21 個關於使用 GenAI 的課程單元。
別忘了幫這個倉庫 點星 (🌟) 並 派生(fork)此倉庫 來執行程式碼。
如果你卡住或對建立 AI Agents 有任何疑問,歡迎加入我們在 Microsoft Foundry Discord 的專屬 Discord 頻道。
本課程的每堂課都包含程式碼範例,可在 code_samples 資料夾中找到。你可以 派生(fork)此倉庫 來建立你自己的副本。
這些練習中的程式碼範例使用 Microsoft Foundry 與 GitHub Model Catalogs 來與語言模型互動:
本課程也會使用 Microsoft 提供的下列 AI Agent 框架與服務:
如需有關執行本課程程式碼的更多資訊,請前往 課程設置。
你有建議或發現拼字或程式碼錯誤嗎?請 提出 issue 或 建立 pull request
| 課程 | 文本與程式碼 | 影片 | 延伸學習 |
|---|---|---|---|
| AI Agents 入門與使用案例 | 連結 | 影片 | 連結 |
| 探索 AI Agent 框架 | 連結 | 影片 | 連結 |
| 理解 AI Agent 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 |
| 打造值得信賴的 AI Agents | 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 | 連結 | 影片 | 連結 |
| 生產環境中的 AI 代理 | 連結 | 影片 | 連結 |
| 使用代理式協定 (MCP、A2A 與 NLWeb) | 連結 | 影片 | 連結 |
| AI 代理的情境工程 | 連結 | 影片 | 連結 |
| 管理代理式記憶 | 連結 | 影片 | |
| 探索 Microsoft 代理框架 | 連結 | ||
| 建立電腦使用代理 (CUA) | 即將推出 | ||
| 部署可擴展的代理 | 即將推出 | ||
| 建立本地 AI 代理 | 即將推出 | ||
| 保護 AI 代理 | 即將推出 |
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感謝 Shivam Goyal 提供重要程式碼範例,示範 Agentic RAG。
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