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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"這樣可以讓你用更快的下載速度獲得完成課程所需的一切。
如果您希望支援更多翻譯語言,請參考 這裡
本課程包含有關建立 AI 代理基礎的課程。每堂課都有自己的主題,你可以隨時從任何地方開始!
本課程支援多語言。請至我們的可用語言列表。
如果你是第一次使用生成式 AI 模型進行開發,可以查看我們的生成式 AI 初學者課程,其中包含 21 節有關使用生成式 AI 的教學。
如果卡住了或對打造 AI 代理有任何疑問,歡迎加入我們在 Microsoft Foundry Discord 的專屬 Discord 頻道。
本課程的每堂課都包含程式碼範例,位於 code_samples 資料夾中。你可以分叉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 Agent Framework 與 Azure AI Foundry Agent Service V2:
本課程使用 Microsoft 的以下 AI 代理框架和服務:
部分程式碼範例也支援其他相容於 OpenAI 的提供者,如 MiniMax,後者提供大上下文模型(最高可達 204K 代幣)。詳情請參考課程設定。
欲了解本課程程式碼執行的更多資訊,請參閱課程設定。
| 課程 | 文字與程式碼 | 影片 | 額外學習資源 |
|---|---|---|---|
| AI 代理介紹與代理案例 | 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 |
| 代理式檢索增強生成(Agentic 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 代理生產 | 連結 | 影片 | 連結 |
| 使用代理協定(MCP、A2A 及 NLWeb) | 連結 | 影片 | 連結 |
| AI 代理的上下文工程 | 連結 | 影片 | 連結 |
| 管理代理記憶 | 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 | ||
| 建立本地 AI 代理 | 即將推出 | ||
| 保護 AI 代理 | 即將推出 |
我們團隊也製作其他課程!請參考:
感謝 Shivam Goyal 貢獻展示 Agentic RAG 的重要程式範例。
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