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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"這樣可讓您以更快速度下載,並獲得完成課程所需的所有資源。
若您希望支援更多翻譯語言,請參考此處
本課程包含建立 AI Agents 基礎的課程。每堂課都有自己的主題,歡迎隨意選擇開始學習!
本課程支援多語言。請到我們的可用語言清單查詢。
如果您是第一次使用生成式 AI 模型進行開發,請參考我們的生成式 AI 初學者課程,其中包含21堂有關建立 GenAI 的課程。
別忘了標星 (🌟) 本倉庫和分叉本倉庫來執行程式碼。
如果在建立 AI Agents 過程中遇到困難或有任何問題,歡迎加入我們在Microsoft Foundry Discord的專屬 Discord 頻道。
本課程每堂課都包含代碼範例,您可以在 code_samples 資料夾中找到。您可以分叉此倉庫以建立自己的副本。
這些練習中的代碼範例使用 Microsoft Agent Framework 與 Azure AI Foundry Agent Service V2:
本課程使用 Microsoft 提供的以下 AI Agent 框架和服務:
部分代碼範例亦支援替代的 OpenAI 相容供應商,如提供大型上下文模型(最高可支援204K token)的MiniMax。請參閱課程設定了解配置細節。
有關執行本課程代碼的更多資訊,請參閱課程設定。
| 課程 | 文字與代碼 | 影片 | 延伸學習 |
|---|---|---|---|
| AI Agents 與代理人使用案例簡介 | 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 |
| 建立可信任的 AI Agents | 連結 | 影片 | 連結 |
| 計劃設計模式 | 連結 | 影片 | 連結 |
| 多代理人設計模式 | 連結 | 影片 | 連結 |
| 後設認知設計模式 | 鏈接 | 影片 | 鏈接 |
| AI 代理於生產環境 | 鏈接 | 影片 | 鏈接 |
| 使用代理協議 (MCP, A2A 和 NLWeb) | 鏈接 | 影片 | 鏈接 |
| AI 代理的上下文工程 | 鏈接 | 影片 | 鏈接 |
| 管理代理記憶 | 鏈接 | 影片 | |
| 探索 Microsoft 代理框架 | 鏈接 | ||
| 建立電腦使用代理 (CUA) | 鏈接 | 鏈接 | |
| 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 | 鏈接 | 鏈接 |
我們的團隊還製作其他課程!敬請查看:
感謝 Shivam Goyal 提供重要的程式碼範例來示範 Agentic RAG。
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