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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"如此可讓你以更快速度下載,並包含完成課程所需資源。
若希望支援其他翻譯語言,請參考此處
本課程涵蓋建立 AI 代理的基本概念。每一課都有自己的主題,隨你想從哪裡開始!
本課程支援多語言。前往我們的可用語言列表。
若你是第一次使用生成式 AI 模型,請參考我們的生成式 AI 初學者 課程,包含 21 節關於 GenAI 構建的課堂。
別忘了給這個存儲庫點星 (🌟) 並且分叉這個存儲庫來執行程式碼。
如果你遇到困難或有任何關於構建 AI 代理的問題,可加入我們在 Microsoft Foundry Discord 的專屬 Discord 頻道。
本課程的每堂課都包含程式碼範例,位於 code_samples 資料夾。你可以分叉這個存儲庫來建立自己的副本。
這些練習中的程式碼範例使用 Microsoft Agent Framework 搭配 Azure AI Foundry Agent Service V2:
本課程使用 Microsoft 以下的 AI 代理框架和服務:
部分程式碼範例也支援其他與 OpenAI 相容的供應商,例如提供大上下文模型(最高可達 204K 代幣)之 MiniMax。設定詳情請參考課程設定。
若想了解本課程程式碼的執行方式,請前往課程設定。
| 課程 | 文字與程式碼 | 影片 | 延伸學習 |
|---|---|---|---|
| AI 代理簡介與代理用例 | 連結 | 影片 | 連結 |
| 探索 AI 代理框架 | 連結 | 影片 | 連結 |
| 了解 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 |
| 代理式 RAG | 連結 | 影片 | 連結 |
| 建立值得信賴的 AI 代理 | 連結 | 影片 | 連結 |
| 計畫設計模式 | 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 |
| 產線上的 AI 代理 | 連結 | 影片 | 連結 |
| 使用代理協定 (MCP, A2A 及 NLWeb) | 連結 | 影片 | 連結 |
| AI 代理的上下文工程 | 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 | ||
| 建立電腦使用代理 (CUA) | 連結 | 連結 | |
| 部署可擴展代理 | 即將推出 | ||
| 建立本地 AI 代理 | 即將推出 | ||
| 保護 AI 代理 | 即將推出 |
我們團隊還製作了其他課程!快來看看:
感謝 Shivam Goyal 貢獻展示 Agentic RAG 重要程式碼範例。
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