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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"這樣能讓您更快下載完成課程所需的所有內容。
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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。
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。
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。
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。
| 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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感謝 Shivam Goyal 貢獻重要的程式碼範例來展示 Agentic RAG。
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