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本課程包含 11 節課，涵蓋打造 AI Agents 的基礎知識。每節課都有獨立主題，歡迎從任何一課開始學習！
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如果你是第一次使用生成式 AI 模型，建議先參考我們的Generative AI For Beginners 課程，內含 21 節關於 GenAI 應用的教學。
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本課程每節課都包含程式碼範例，位於 code_samples 資料夾。你可以Fork 此專案來建立自己的副本。
這些練習中的程式碼範例，使用 Azure AI Foundry 和 GitHub Model Catalogs 來與語言模型互動：
- Github Models - 免費 / 有限制
- Azure AI Foundry - 需要 Azure 帳號
本課程也使用微軟提供的以下 AI Agent 框架與服務：
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- 文字教學（位於 README）及短影片
- 支援 Azure AI Foundry 和 Github Models（免費）的 Python 程式碼範例
- 延伸學習資源連結
| 課程 | 文字與程式碼 | 影片 | 延伸學習 |
|---|---|---|---|
| AI Agents 介紹與應用案例 | 連結 | 影片 | 連結 |
| 探索 AI Agentic 框架 | 連結 | 影片 | 連結 |
| 理解 AI Agentic 設計模式 | 連結 | 影片 | 連結 |
| 工具使用設計模式 | 連結 | 影片 | 連結 |
| Agentic RAG | 連結 | 影片 | 連結 |
| 建立值得信賴的 AI Agents | 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 |
| AI Agents 在生產環境中的應用 | 連結 | 影片 | 連結 |
| 使用 MCP 的 AI Agents | 連結 | 連結 |
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- 全新 初學者專用 Model Context Protocol (MCP)
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感謝 Shivam Goyal 貢獻了展示 Agentic RAG 的重要程式碼範例。
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