Arabisk | Bengali | Bulgarsk | Burmesisk (Myanmar) | Kinesisk (Forenklet) | Kinesisk (Tradisjonell, Hong Kong) | Kinesisk (Tradisjonell, Macau) | Kinesisk (Tradisjonell, Taiwan) | Kroatisk | Tsjekkisk | Dansk | Nederlandsk | Estisk | Finsk | Fransk | Tysk | Gresk | Hebraisk | Hindi | Ungarsk | Indonesisk | Italiensk | Japansk | Koreansk | Litauisk | Malayisk | Marathi | Nepali | Norsk | Persisk (Farsi) | Polsk | Portugisisk (Brasil) | Portugisisk (Portugal) | Punjabi (Gurmukhi) | Rumensk | Russisk | Serbisk (Kyrillisk) | Slovakisk | Slovensk | Spansk | Swahili | Svensk | Tagalog (Filippinsk) | Tamil | Thai | Tyrkisk | Ukrainsk | Urdu | Vietnamesisk
Hvis du ønsker å få støtte for flere oversettelsesspråk, finner du en liste her
Dette kurset har leksjoner som dekker grunnleggende prinsipper for å bygge AI-agenter. Hver leksjon dekker et eget tema, så du kan starte hvor du vil!
Det er støtte for flere språk i dette kurset. Gå til vår oversikt over tilgjengelige språk her.
Hvis dette er første gang du bygger med generative AI-modeller, sjekk ut vårt Generativ AI for nybegynnere-kurs, som inkluderer 21 leksjoner om å bygge med GenAI.
Ikke glem å gi stjerne (🌟) til dette repoet og fork dette repoet for å kjøre koden.
Hvis du står fast eller har spørsmål om å bygge AI-agenter, bli med i vår dedikerte Discord-kanal i Azure AI Foundry Community Discord.
Hver leksjon i dette kurset inkluderer kodeeksempler, som finnes i mappen code_samples. Du kan fork dette repoet for å lage din egen kopi.
Kodeeksemplene i disse øvelsene bruker Azure AI Foundry og GitHub Model Catalogs for å interagere med språkmodeller:
- Github-modeller - Gratis / Begrenset
- Azure AI Foundry - Krever Azure-konto
Dette kurset bruker også følgende AI-agentrammeverk og tjenester fra Microsoft:
For mer informasjon om hvordan du kjører koden for dette kurset, gå til Kursoppsett.
Har du forslag eller funnet skrivefeil eller kodefeil? Opprett en sak eller Lag en pull request
- En skriftlig leksjon i README og en kort video
- Python-kodeeksempler som støtter Azure AI Foundry og Github-modeller (gratis)
- Lenker til ekstra ressurser for å fortsette læringen din
| Leksjon | Tekst & Kode | Video | Ekstra læring |
|---|---|---|---|
| Introduksjon til AI-agenter og bruksområder | Link | Video | Link |
| Utforske AI-agentrammeverk | Link | Video | Link |
| Forstå AI-agentdesignmønstre | Link | Video | Link |
| Verktøybruk-designmønster | Link | Video | Link |
| Agentisk RAG | Link | Video | Link |
| Bygge pålitelige AI-agenter | Link | Video | Link |
| Planleggingsdesignmønster | Link | Video | Link |
| Multi-agentdesignmønster | Link | Video | Link |
| Metakognisjon-designmønster | Link | Video | Link |
| AI-agenter i produksjon | Link | Video | Link |
| Bruk av agentiske protokoller (MCP, A2A og NLWeb) | Link | Video | Link |
| Kontekstutvikling for AI-agenter | Link | Video | Link |
| Håndtering av agentisk minne | Link | Video | |
| Utforsking av Microsoft Agent Framework | Link | ||
| Bygging av Computer Use Agents (CUA) | Kommer snart | ||
| Utrulling av skalerbare agenter | Kommer snart | ||
| Oppretting av lokale AI-agenter | Kommer snart | ||
| Sikring av AI-agenter | Kommer snart |
Teamet vårt lager også andre kurs! Sjekk ut:
- NY Edge AI for nybegynnere
- Model Context Protocol (MCP) for nybegynnere
- Generativ AI for nybegynnere med .NET
- Generativ AI for nybegynnere
- Generativ AI for nybegynnere med Java
- ML for nybegynnere
- Data Science for nybegynnere
- AI for nybegynnere
- Cybersikkerhet for nybegynnere
- Webutvikling for nybegynnere
- IoT for nybegynnere
- XR-utvikling for nybegynnere
- Mestre GitHub Copilot for AI-parprogrammering
- Mestre GitHub Copilot for C#/.NET-utviklere
- Velg ditt eget Copilot-eventyr
Takk til Shivam Goyal for å bidra med viktige kodeeksempler som demonstrerer Agentic RAG.
Dette prosjektet ønsker bidrag og forslag velkommen. De fleste bidrag krever at du godtar en Contributor License Agreement (CLA) som erklærer at du har rett til, og faktisk gir oss, rettighetene til å bruke ditt bidrag. For detaljer, besøk https://cla.opensource.microsoft.com.
Når du sender inn en pull request, vil en CLA-bot automatisk avgjøre om du må gi en CLA og dekorere PR-en deretter (f.eks. statuskontroll, kommentar). Følg bare instruksjonene gitt av boten. Du trenger bare å gjøre dette én gang på tvers av alle repos som bruker vår CLA.
Dette prosjektet har vedtatt Microsoft Open Source Code of Conduct. For mer informasjon, se Code of Conduct FAQ eller kontakt [email protected] med eventuelle spørsmål eller kommentarer.
Dette prosjektet kan inneholde varemerker eller logoer for prosjekter, produkter eller tjenester. Autorisert bruk av Microsoft varemerker eller logoer er underlagt og må følge Microsofts retningslinjer for varemerker og merkevare. Bruk av Microsofts varemerker eller logoer i modifiserte versjoner av dette prosjektet må ikke skape forvirring eller antyde Microsoft-sponsing. Enhver bruk av tredjeparts varemerker eller logoer er underlagt disse tredjepartenes retningslinjer.
Hvis du står fast eller har spørsmål om bygging av AI-apper, bli med:
Hvis du har produktfeedback eller feil under bygging, besøk:
Ansvarsfraskrivelse:
Dette dokumentet er oversatt ved hjelp av AI-oversettelsestjenesten Co-op Translator. Selv om vi tilstreber nøyaktighet, vær oppmerksom på at automatiserte oversettelser kan inneholde feil eller unøyaktigheter. Det originale dokumentet på sitt opprinnelige språk bør anses som den autoritative kilden. For kritisk informasjon anbefales profesjonell menneskelig oversettelse. Vi er ikke ansvarlige for eventuelle misforståelser eller feiltolkninger som oppstår ved bruk av denne oversettelsen.