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此儲存庫包含 50 多種語言的翻譯,會大幅增加下載大小。若要不包含翻譯克隆,請使用稀疏檢出:
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"這會更快下載,提供完成課程所需的所有內容。
如果您希望支援其他翻譯語言,請查看這裡。
本課程涵蓋構建 AI 代理人基礎知識的課程。每個課程主題獨立,您可從任何一處開始!
本課程支援多種語言。請前往我們的可用語言列表。
如果您是首次使用生成式 AI 模型,請參考我們的生成式 AI 初學者課程,包含 21 節關於 GenAI 構建的課程。
別忘了標星 (🌟) 本專案並派生本專案以便執行程式碼。
若遇到問題或有任何關於構建 AI 代理人的疑問,歡迎加入我們在Microsoft Foundry Discord的專屬 Discord 頻道。
本課程中各課程包含程式碼範例,存於 code_samples 資料夾。您可派生本儲存庫建立自己的副本。
這些練習的程式碼範例使用 Microsoft 代理人框架與 Microsoft Foundry 代理人服務 V2:
本課程使用以下 Microsoft 的 AI 代理人框架與服務:
部分程式碼範例同時支援其他與 OpenAI 兼容的供應商,例如 MiniMax,提供擴展上下文模型(最高 204K 令牌)。具體設置請參考課程設置。
欲了解更多本課程程式碼執行資訊,請參考課程設置。
| 課程 | 文字與程式碼 | 影片 | 額外學習 |
|---|---|---|---|
| AI 代理人及應用介紹 | 連結 | 影片 | 連結 |
| 探索 AI 代理人框架 | 連結 | 影片 | 連結 |
| 理解 AI 代理人設計模式 | 連結 | 影片 | 連結 |
| 工具使用設計模式 | 連結 | 影片 | 連結 |
| 代理人檢索生成式問答 (Agentic RAG) | 連結 | 影片 | 連結 |
| 架構值得信賴的 AI 代理人 | 連結 | 影片 | 連結 |
| 規劃設計模式 | 連結 | 影片 | 連結 |
| 多代理人設計模式 | 連結 | 影片 | 連結 |
| 元認知設計模式 | 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 與 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 | ||
| 建立電腦使用代理 (CUA) | 連結 | 連結 | |
| 部署可擴展代理 | 連結 | 連結 | |
| 建立本地 AI 代理 | 連結 | 連結 | |
| 保護 AI 代理 | 連結 | 連結 |
我們的團隊還製作其他課程!快來看看:
感謝 Shivam Goyal 貢獻重要的範例程式碼,展示 Agentic RAG。
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