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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"這會讓您以更快下載速度取得完成課程所需的所有內容。
欲了解更多語言選項,請參閱 Co-op Translator 支援語言。
本課程包含關於建立 AI 代理人基礎的課程。每個課程涵蓋不同主題,您可以從任何喜歡的地方開始!
本課程支持多種語言。請前往 此處查看可用語言。
若您是第一次使用生成式 AI 模型建置,請參考我們的 初學者生成式 AI 課程,包含 21 堂關於生成式 AI 的建置課程。
如果您碰到問題或有任何關於建立 AI 代理人的疑問,請加入我們在 Microsoft Foundry Discord 的專屬 Discord 頻道。
本課程每堂課均附有程式碼範例,可在 code_samples 資料夾中找到。您可以 分支本倉庫 以建立自己的副本。
這些練習中的程式碼範例使用 Microsoft 的 Agent Framework 與 Microsoft Foundry Agent Service V2:
本課程使用 Microsoft 以下的 AI 代理人框架及服務:
部分程式碼範例也支持其他與 OpenAI 相容的提供者,如 MiniMax,提供大上下文模型(最多 204K 令牌)。詳細配置請參考 課程設定。
有關如何運行本課程程式碼的更多資訊,請參考 課程設定。
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| 課程 | 文本與程式碼 | 影片 | 額外學習 |
|---|---|---|---|
| AI 代理人簡介與應用場景 | 連結 | 影片 | 連結 |
| 探索 AI 代理框架 | 連結 | 影片 | 連結 |
| 了解 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 |
| 建立可信任的 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 |
| AI 代理人在生產環境 | 連結 | 影片 | 連結 |
| 使用代理協議(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 Agent Framework | 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 | |
| AI 代理安全 | 連結 | 連結 |
我們團隊持續推出其他課程!請參考:
感謝 Shivam Goyal 貢獻重要的程式碼範例,展示 Agentic RAG。
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