Arabic | Bengali | Bulgarian | Burmese (Myanmar) | Chinese (Simplified) | Chinese (Traditional, Hong Kong) | Chinese (Traditional, Macau) | Chinese (Traditional, Taiwan) | Croatian | Czech | Danish | Dutch | Estonian | Finnish | French | German | Greek | Hebrew | Hindi | Hungarian | Indonesian | Italian | Japanese | Kannada | Khmer | Korean | Lithuanian | Malay | Malayalam | Marathi | Nepali | Nigerian Pidgin | Norwegian | Persian (Farsi) | Polish | Portuguese (Brazil) | Portuguese (Portugal) | Punjabi (Gurmukhi) | Romanian | Russian | Serbian (Cyrillic) | Slovak | Slovenian | Spanish | Swahili | Swedish | Tagalog (Filipino) | Tamil | Telugu | Thai | Turkish | Ukrainian | Urdu | Vietnamese
Предпочитате да клонирате локално?
Това хранилище включва над 50 езикови превода, което значително увеличава размера за изтегляне. За да клонирате без преводи, използвайте 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"Това ви дава всичко необходимо за завършване на курса с много по-бързо изтегляне.
Ако желаете допълнителни езици за превод, поддържани са изброени тук
Този курс съдържа уроци, покриващи основите на изграждането на AI агенти. Всеки урок разглежда своята тема, така че започнете оттам, откъдето желаете!
Курсът поддържа множество езици. Отидете на нашите налични езици тук.
Ако това е първият ви опит с модели за генеративен AI, разгледайте нашия курс Генеративен AI за начинаещи, който включва 21 урока за работа с GenAI.
Не забравяйте да заградите (🌟) това хранилище и да форкнете това хранилище, за да пускате кода.
Ако се затрудните или имате въпроси относно изграждането на AI агенти, присъединете се към нашия специализиран Discord канал в Microsoft Foundry Discord.
Всеки урок в този курс включва примери с код, които могат да бъдат намерени в папката code_samples. Можете да форкнете това хранилище, за да създадете своя собствена копие.
Примерите с код в тези упражнения използват Microsoft Agent Framework с Azure AI Foundry Agent Service V2:
- Microsoft Foundry - Изисква се Azure акаунт
Този курс използва следните AI Agent рамки и услуги от Microsoft:
За повече информация относно стартирането на кода за този курс, посетете Course Setup.
Имате ли предложения или намерихте правописни или кодови грешки? Отворете проблем или Създайте заявка за внасяне
- Писмен урок, разположен в README, и кратко видео
- Примери с Python код, използващи Microsoft Agent Framework с Azure AI Foundry
- Връзки към допълнителни ресурси за продължаване на ученето
| Урок | Текст и код | Видео | Допълнително обучение |
|---|---|---|---|
| Въведение в AI агенти и случаи на използване | Връзка | Видео | Връзка |
| Изследване на AI агентски рамки | Връзка | Видео | Връзка |
| Разбиране на AI агентски дизайн модели | Връзка | Видео | Връзка |
| Дизайн модел за използване на инструменти | Връзка | Видео | Връзка |
| Agentic RAG | Връзка | Видео | Връзка |
| Изграждане на надеждни AI агенти | Връзка | Видео | Връзка |
| Дизайн модел за планиране | Връзка | Видео | Връзка |
| Модел за многоагентен дизайн | Връзка | Видео | Връзка |
| Дизайн шаблон Метакогниция | Link | Video | Link |
| AI Агенти в продукция | Link | Video | Link |
| Използване на агентни протоколи (MCP, A2A и NLWeb) | Link | Video | Link |
| Контекстно инженерство за AI агенти | Link | Video | Link |
| Управление на агентна памет | Link | Video | |
| Проучване на Microsoft Agent Framework | Link | ||
| Създаване на агенти за използване на компютър (CUA) | Скоро очаквайте | ||
| Разгръщане на мащабируеми агенти | Скоро очаквайте | ||
| Създаване на локални AI агенти | Скоро очаквайте | ||
| Осигуряване на AI агенти | Скоро очаквайте |
Нашият екип произвежда и други курсове! Разгледайте:
Благодарим на Shivam Goyal за предоставените важни кодови примери, демонстриращи Agentic RAG.
Този проект приветства приноси и предложения. Повечето приноси изискват да се съгласите с Уговорка за лицензиране на принос (CLA), която заявява, че имате право и наистина предоставяте правата да използваме вашия принос. За подробности посетете https://cla.opensource.microsoft.com.
Когато подадете pull request, бот за CLA автоматично ще определи дали трябва да предоставите CLA и ще декорира PR съответно (напр. проверка на състояние, коментар). Просто следвайте инструкциите на бота. Това трябва да се направи само веднъж във всички хранилища, използващи нашия CLA.
Този проект е възприел Кодекса на поведение за отворен код на Microsoft. За повече информация вижте FAQ за Кодекса на поведение или се свържете с [email protected] при допълнителни въпроси или коментари.
Този проект може да съдържа търговски марки или лога за проекти, продукти или услуги. Разрешеното използване на търговски марки или лога на Microsoft е предмет на и трябва да следва Насоките за търговски марки и бранд на Microsoft. Използването на търговски марки или лога на Microsoft в модифицирани версии на този проект не трябва да причинява объркване или да предполага спонсорство от Microsoft. Всяко използване на търговски марки или лога на трети страни е обект на политиките на съответните трети страни.
Ако се затрудните или имате въпроси относно създаването на AI приложения, присъединете се към:
Ако имате обратна връзка за продукта или проблеми по време на изграждане, посетете:
Отказ от отговорност:
Този документ е преведен с помощта на AI преводаческа услуга Co-op Translator. Въпреки че се стремим към точност, имайте предвид, че автоматизираните преводи може да съдържат грешки или неточности. Оригиналният документ на неговия роден език трябва да се счита за авторитетен източник. За критична информация се препоръчва професионален човешки превод. Ние не носим отговорност за каквито и да е недоразумения или погрешни тълкувания, произтичащи от използването на този превод.