Skip to content

Latest commit

 

History

History
202 lines (141 loc) · 19.4 KB

File metadata and controls

202 lines (141 loc) · 19.4 KB

AI 代理人入門課程

生成式 AI 初學者

一門教你開始建立 AI 代理人所需知識的課程

GitHub 授權 GitHub 貢獻者 GitHub 問題 GitHub 拉取請求 歡迎 PR

🌐 多語言支援

透過 GitHub Action 支援(自動化且保持最新)

阿拉伯文 | 孟加拉文 | 保加利亞文 | 緬甸語(緬甸) | 中文(簡體) | 中文(繁體,香港) | 中文(繁體,澳門) | 中文(繁體,台灣) | 克羅地亞文 | 捷克文 | 丹麥文 | 荷蘭文 | 愛沙尼亞文 | 芬蘭文 | 法文 | 德文 | 希臘文 | 希伯來文 | 印地語 | 匈牙利文 | 印尼語 | 意大利文 | 日文 | 卡納達文 | 韓文 | 立陶宛文 | 馬來語 | 馬拉雅拉姆語 | 馬拉地文 | 尼泊爾語 | 尼日利亞皮欽語 | 挪威文 | 波斯語(法爾西) | 波蘭文 | 葡萄牙文(巴西) | 葡萄牙文(葡萄牙) | 旁遮普語(古爾穆奇) | 羅馬尼亞文 | 俄文 | 塞爾維亞文(西里爾字母) | 斯洛伐克文 | 斯洛文尼亞文 | 西班牙文 | 斯瓦希里文 | 瑞典文 | 塔加洛語(菲律賓語) | 泰米爾文 | 泰盧固文 | 泰文 | 土耳其文 | 烏克蘭文 | 烏爾都語 | 越南文

想本地複製?

此儲存庫包含 50+ 種語言翻譯,會大幅增加下載大小。若要在不下載翻譯檔案的情況下複製,請使用 sparse checkout:

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"

這樣可以讓你以更快的速度下載,並取得完成課程所需的一切。

如果你希望支援其他翻譯語言,支援的語言列表請見 這裡

GitHub 觀察者 GitHub 分叉 GitHub 星標

Microsoft Foundry Discord 社群

🌱 開始吧

本課程包含多堂介紹如何建立 AI 代理人的基礎課程。每堂課都涵蓋不同主題,可從任何一課開始學習!

本課程支援多語言。請至我們的可用語言頁面

如果你是第一次使用生成式 AI 模型開發,請查看我們的生成式 AI 初學者 課程,該課程包含 21 節關於使用生成式 AI 的教學。

別忘了為此儲存庫加星 (🌟)Fork 此儲存庫 來執行程式碼。

與其他學員交流,解答你的疑問

如果你遇到困難或對構建 AI 代理人有任何疑問,請加入我們在 Microsoft Foundry Discord 的專屬 Discord 頻道。

你需要什麼

本課程的每堂課皆包含程式範例,可於 code_samples 資料夾找到。你可以 Fork 此儲存庫 來建立自己的副本。

這些練習中的程式範例使用 Microsoft Agent Framework 與 Azure AI Foundry Agent Service V2:

本課程使用以下來自 Microsoft 的 AI 代理框架與服務:

有關執行本課程程式碼的詳細資訊,請參閱 Course Setup

🙏 想要幫忙嗎?

你有建議或發現拼字或程式錯誤嗎?請 提出 issue建立 pull request

📂 每堂課包含

  • 位於 README 的書面課程與一段短影片
  • 使用 Microsoft Agent Framework 與 Azure AI Foundry 的 Python 程式範例
  • 延伸學習資源連結以持續學習

🗃️ 課程一覽

課程 文字與程式碼 影片 延伸學習
AI 代理人與使用案例簡介 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
構建可靠的 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 Agentic 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 Agentic 記憶 連結 影片
探索 Microsoft Agent Framework 連結
建立 Computer Use Agents (CUA) 即將推出
部署可擴展的代理 即將推出
建立本地 AI 代理 即將推出
保護 AI 代理 即將推出

🎒 其他課程

我們團隊亦製作其他課程!歡迎查看:

LangChain

LangChain4j 入門 LangChain.js 入門 LangChain 入門

Azure / Edge / MCP / Agents

AZD 入門 Edge AI 入門 MCP 入門 AI 代理入門


Generative AI Series

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 數據科學入門 AI 入門 網絡安全入門 網頁開發入門 物聯網入門 XR 開發入門


Copilot 系列

Copilot:AI 配對編程 Copilot:C#/.NET Copilot 冒險

🌟 社群致謝

感謝 Shivam Goyal 提供展示 Agentic RAG 的重要程式範例。

貢獻

本專案歡迎貢獻和建議。大多數貢獻需要您同意一份 貢獻者授權協議 (Contributor License Agreement, CLA),聲明您有權利,並實際授予我們 使用您貢獻的權利。詳情請參閱 https://cla.opensource.microsoft.com

當您提交 pull request 時,CLA 機械人會自動判斷您是否需要提供 CLA 並適當地標註 PR(例如:狀態檢查、留言)。請依照機械人提供的指示操作。 在所有使用我們 CLA 的倉庫中,您只需執行此操作一次。

本專案已採納 Microsoft 開源行為守則. 欲瞭解更多資訊請參閱 行為守則常見問題 或 聯絡 opencode@microsoft.com 以提出任何其他問題或意見。

商標

本專案可能包含專案、產品或服務的商標或標誌。授權使用 Microsoft 的商標或標誌須遵守並依循 Microsoft 的商標與品牌指引. 在本專案的修改版本中使用 Microsoft 商標或標誌,不得造成混淆或暗示 Microsoft 的贊助。 任何對第三方商標或標誌的使用須遵守該第三方的政策。

尋求協助

如果您遇到困難或對構建 AI 應用有任何疑問,請加入:

Microsoft Foundry Discord

若在開發過程中有產品回饋或發現錯誤,請造訪:

Microsoft Foundry 開發者論壇


免責聲明: 本文件經由 AI 翻譯服務 Co-op Translator(https://github.com/Azure/co-op-translator)翻譯。儘管我們力求準確,請注意自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始語言的原文應被視為具權威性的版本。對於重要資訊,建議採用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引致的任何誤解或誤釋概不負責。