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初學者的 AI 代理人課程

AI Agents for Beginners

教你開始建造 AI 代理人所需知道的一切

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🌐 多語言支援

透過 GitHub Action 支援(自動且永遠保持最新)

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偏好本機克隆?

此儲存庫包括 50 多種語言翻譯,會大幅增加下載大小。若要不包含翻譯克隆,可使用稀疏結帳功能:

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"

這樣你就能以更快的速度取得完成課程所需的一切。

若希望支援其他翻譯語言,請參考此處

GitHub watchers GitHub forks GitHub stars

Microsoft Foundry Discord

🌱 開始學習

本課程涵蓋建立 AI 代理人的基礎知識。每課程涵蓋不同主題,您可以隨意選擇開始的地方!

本課程支持多語言。如需詳細語言列表,請見我們的可用語言列表

若您是第一次使用生成式 AI 模型建構,請參閱我們的初學者生成式 AI 課程,包含 21 節有關使用生成式 AI 的課程。

別忘了給這個存放庫點星(🌟)分叉此存放庫以執行程式碼。

與其他學習者交流,獲得問題解答

如果卡住或對建立 AI 代理人有任何疑問,歡迎加入我們的專屬 Discord 頻道,位於 Microsoft Foundry Discord

你需要準備什麼

本課程的每節課都包含範例程式碼,可在 code_samples 資料夾裡找到。你可以分叉此存放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:

本課程所用的 Microsoft AI 代理人相關框架與服務有:

部分範例程式碼也支援替代的 OpenAI 相容供應商,如MiniMax,它提供大幅提升的上下文長度(最高可達 204K 代幣)。詳細設定請見課程設置

欲了解更多關於本課程程式碼執行資訊,請參閱課程設置

🙏 想要協助我們嗎?

您有建議或發現拼字或程式碼錯誤嗎?請提出問題建立拉取請求

📂 每堂課包含

🗃️ 課程列表

課程 文字與程式碼 影片 延伸學習
AI 代理人及應用案例入門 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
建立值得信賴的 AI 代理人 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
元認知設計模式 連結 影片 連結
AI 代理線上運行 連結 影片 連結
使用 Agentic 協議(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 Agentic 記憶 連結 影片  
探索微軟代理框架 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

🎒 其他課程

我們團隊也有其他課程!請參考:

LangChain

LangChain4j 入門 LangChain.js 入門 LangChain 入門

Azure / Edge / MCP / 代理

AZD 入門 Edge AI 入門 MCP 入門 AI 代理入門


生成式 AI 系列

生成式 AI 入門 生成式 AI (.NET) 生成式 AI(Java) 生成式 AI(JavaScript)


核心學習

機器學習入門 資料科學入門 人工智慧入門 資安入門 網頁開發入門 物聯網入門 XR 開發入門


Copilot 系列

AI 配對程式設計的 Copilot C#/.NET 的 Copilot Copilot 冒險

🌟 社群致謝

感謝 Shivam Goyal 貢獻展示 Agentic RAG 的重要程式碼範例。

貢獻

歡迎對本專案提出貢獻或建議。大多數貢獻需要您同意 貢獻者授權協議(CLA),聲明您擁有並實際授權我們使用您的貢獻。 詳細資訊請參閱 https://cla.opensource.microsoft.com

當您提交拉取請求時,CLA 機器人會自動判斷您是否需要提供 CLA 並適當標示 PR(例如狀態檢查、留言)。請依照機器人所提供的指示操作。 您只需在所有使用本 CLA 的倉庫中執行此操作一次。

本專案已採用 Microsoft 開放原始碼行為準則。 更多資訊請參考 行為準則常見問題 或 聯絡 opencode@microsoft.com 提問或反饋。

商標

本專案可能包含項目、產品或服務的商標或標誌。微軟商標或標誌的授權使用 須遵循並服從微軟商標與品牌指南。 在本專案的修改版本中使用微軟商標或標誌,不得引起混淆或暗示微軟贊助。 任何第三方商標或標誌的使用均須遵守該等第三方的政策。

尋求幫助

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Microsoft Foundry Discord

若有產品回饋或程式錯誤,請造訪:

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