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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"這樣您可以更快下載到完成課程所需的所有內容。
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本課程涵蓋建立 AI 代理的基礎知識。每課主題獨立,你可以隨意從任何地方開始學習!
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如果您是第一次用生成式 AI 模型建立應用,請查看我們的初學者生成式 AI課程,內含 21 節生成式 AI 應用的教學。
別忘了為此倉庫加星 (🌟)並分叉此倉庫以執行程式碼。
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本課程每節包含範例程式碼,位於 code_samples 資料夾。您可以分叉此倉庫來建立自己的副本。
這些範例程式碼使用 Microsoft Agent Framework 與 Azure AI Foundry Agent Service V2:
本課程使用 Microsoft 以下 AI 代理框架與服務:
部分範例程式碼也支援相容於 OpenAI 的替代供應商,例如提供大範圍上下文模型(最高可達 204K 令牌)的 MiniMax。詳細配置請參考課程設置。
欲了解如何執行本課程的程式碼,請前往 課程設置。
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| 課程 | 書面與程式碼 | 影片 | 額外學習 |
|---|---|---|---|
| AI 代理與代理應用簡介 | 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 |
| 代理式 RAG | 連結 | 影片 | 連結 |
| 建立可信賴的 AI 代理 | 連結 | 影片 | 連結 |
| 計劃設計模式 | 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 |
| AI 代理人於生產環境 | 連結 | 影片 | 連結 |
| 使用代理協定(MCP、A2A 及 NLWeb) | 連結 | 影片 | 連結 |
| AI 代理人的情境工程 | 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 | ||
| 創建本地 AI 代理 | 即將推出 | ||
| 保護 AI 代理 | 連結 | 連結 |
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感謝 Shivam Goyal 貢獻展示 Agentic RAG 重要程式範例。
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