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初學者的 AI 代理課程

初學者的 AI 代理

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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"

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🌱 開始吧

這門課程涵蓋構建 AI 代理的基礎知識。每課包含獨立主題,您可以從任何一課開始學習!

本課程提供多語言支援。請參閱我們的 可用語言。

如果您是第一次使用生成式 AI 模型,請查看我們的 初學者生成式 AI 課程,包含 21 節由淺入深的生成式 AI 构建課程。

別忘了為此倉庫 點星 (🌟),並 分叉此倉庫 來運行代碼。

認識其他學習者,解答你的疑問

如果遇到困難或有任何有關構建 AI 代理的問題,歡迎加入我們專屬的 Discord 頻道 Microsoft Foundry Discord。

所需條件

本課程每堂課均含示範代碼,位於 code_samples 資料夾。您可以 分叉此倉庫 創建自己的副本。

這些練習示例代碼使用 Microsoft 代理框架搭配 Microsoft Foundry 代理服務 V2:

本課程使用下列 Microsoft AI 代理框架與服務:

部分示範代碼同時支援替代的 OpenAI 兼容提供者,如提供大上下文模型(最高可達 204K 代幣)的 MiniMax。配置細節請參閱 課程設置。

進一步了解如何運行本課程代碼,請參閱 課程設置。

🙏 想幫忙嗎?

如果您有建議或者發現拼字或程式碼錯誤,歡迎 提出問題 或 發起拉取請求。

📂 每堂課內容包含

🗃️ 課程列表

課程 文本與代碼 影片 額外學習
AI 代理介紹及使用案例 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
代理 RAG 連結 影片 連結
構建值得信賴的 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
後設認知設計模式 連結 影片 連結
生產環境中的 AI 代理 連結 影片 連結
使用代理協定 (MCP、A2A 和 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    
建立電腦操作代理 (CUA) 連結   連結
部署可擴充代理 連結   連結
建立本地 AI 代理 連結   連結
AI 代理的安全 連結   連結

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🌟 社群感謝

感謝 Shivam Goyal 貢獻重要的程式碼範例來展示 Agentic RAG。

貢獻

本專案歡迎貢獻與建議。大多數貢獻需要你同意 貢獻者授權協議 (CLA),聲明你有權利且確實授予我們 使用你的貢獻的權利。詳情請參閱 https://cla.opensource.microsoft.com。

當你提交拉取請求時,CLA 機器人會自動判斷你是否需要提供 CLA,並適當裝飾 PR(例如狀態檢查、評論)。只要遵循機器人提供的指示即可。 你只需在所有使用我們 CLA 的倉庫中完成一次此流程。

本專案已採用 Microsoft 開源行為準則。 更多資訊請參考 行為準則常見問題 或 聯絡 opencode@microsoft.com 提出任何其他問題或意見。

商標

本專案可能包含專案、產品或服務的商標或標誌。授權使用 Microsoft 商標或標誌須遵守並遵循 Microsoft 的商標和品牌指南。 在修改版本的專案中使用 Microsoft 商標或標誌,不得造成混淆或暗示 Microsoft 贊助。 對第三方商標或標誌的任何使用,須遵守該第三方的政策。

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