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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"這讓你可以用更快的速度下載,獲得完成課程所需的一切。
若希望支援更多翻譯語言,請參閱此處清單:here。
本課程涵蓋打造AI代理的基礎課題。每課都有獨立主題,隨意選擇開始!
本課程支援多語言。請前往此處查看可用語言。
若你是首次使用生成式AI模型建構,請參考我們的 生成式AI初學者課程,涵蓋21課生成式AI建立教學。
別忘了標星 (🌟) 此存儲庫並分支此存儲庫來執行代碼。
若遇到困難或有任何AI代理建立相關提問,歡迎加入我們專用Discord頻道,位於Microsoft Foundry Discord。
每個課程都附有程式碼範例,可在code_samples資料夾找到。你可以分支此存儲庫並建立自有副本。
這些練習裡的程式碼範例使用Microsoft Agent Framework結合Microsoft Foundry Agent Service V2:
本課程使用以下Microsoft AI代理框架與服務:
部分程式碼範例也支援其他兼容OpenAI的服務提供者,例如提供大上下文模型(最高204K代幣)的MiniMax。詳細配置請見課程設定。
欲了解本課程程式碼運行詳情,請見課程設定。
| 課程 | 文本與程式碼 | 影片 | 額外學習資源 |
|---|---|---|---|
| AI代理介紹與代理使用案例 | 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 |
| 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 |
| 已投入生產的 AI 代理 | 連結 | 影片 | 連結 |
| 使用 Agentic 協議 (MCP、A2A 及 NLWeb) | 連結 | 影片 | 連結 |
| AI 代理的情境工程 | 連結 | 影片 | 連結 |
| 管理 Agentic 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 | |
| 部署可擴充代理 | 連結 | 連結 | |
| 建立本地 AI 代理 | 連結 | 連結 | |
| 保障 AI 代理安全 | 連結 | 連結 |
我們團隊還製作了其他課程!請參考:
感謝 Shivam Goyal 貢獻展示 Agentic RAG 重要程式碼範例。
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