Arabski | Bengalski | Bułgarski | Birmański (Myanmar) | Chiński (uproszczony) | Chiński (tradycyjny, Hongkong) | Chiński (tradycyjny, Makau) | Chiński (tradycyjny, Tajwan) | Chorwacki | Czeski | Duński | Holenderski | Estoński | Fiński | Francuski | Niemiecki | Grecki | Hebrajski | Hindi | Węgierski | Indonezyjski | Włoski | Japoński | Kannada | Khmer | Koreański | Litewski | Malajski | Malajalam | Marathi | Nepalski | Nigeryjski Pidgin | Norweski | Perski (Farsi) | Polski | Portugalski (Brazylia) | Portugalski (Portugalia) | Pendżabski (Gurmukhi) | Rumuński | Rosyjski | Serbski (cyrylica) | Słowacki | Słoweński | Hiszpański | Suahili | Szwedzki | Tagalog (Filipiński) | Tamil | Telugu | Tajski | Turecki | Ukraiński | Urdu | Wietnamski
Wolisz klonować lokalnie?
To repozytorium zawiera ponad 50 tłumaczeń językowych, co znacznie zwiększa rozmiar pobierania. Aby sklonować bez tłumaczeń, użyj 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"Otrzymujesz wszystko, czego potrzebujesz, aby ukończyć kurs przy znacznie szybszym pobieraniu.
Jeśli chcesz, aby dodane zostały kolejne języki tłumaczeń, są one wymienione tutaj
Ten kurs zawiera lekcje dotyczące podstaw budowania agentów AI. Każda lekcja omawia inny temat, więc zacznij, gdzie chcesz!
Ten kurs oferuje wsparcie wielojęzyczne. Przejdź do naszych dostępnych języków tutaj.
Jeśli to Twój pierwszy raz z modelami generatywnej AI, sprawdź nasz kurs Generative AI For Beginners, który zawiera 21 lekcji na temat budowania z GenAI.
Nie zapomnij dać gwiazdki (🌟) temu repozytorium oraz zrobie fork tego repozytorium, aby uruchamiać kod.
Jeśli utkniesz lub masz pytania dotyczące budowania agentów AI, dołącz do naszego dedykowanego kanału Discord w Microsoft Foundry Discord.
Każda lekcja w tym kursie zawiera przykłady kodu, które można znaleźć w folderze code_samples. Możesz zrobić fork tego repozytorium, aby utworzyć własną kopię.
Przykłady kodu w tych ćwiczeniach wykorzystują Microsoft Agent Framework z Azure AI Foundry Agent Service V2:
- Microsoft Foundry - Wymagane konto Azure
Ten kurs wykorzystuje następujące frameworki i usługi AI Agent od Microsoft:
Niektóre przykłady kodu wspierają też alternatywnych dostawców kompatybilnych z OpenAI, takich jak MiniMax, który oferuje modele z dużym kontekstem (do 204K tokenów). Zobacz Konfigurację kursu dla szczegółowych informacji.
Więcej informacji o uruchamianiu kodu do tego kursu znajdziesz w Konfiguracji kursu.
Masz sugestie lub znalazłeś błędy ortograficzne albo w kodzie? Zgłoś problem lub Utwórz pull request
- Lekcję pisaną umieszczoną w README oraz krótki film
- Przykłady kodu Python wykorzystujące Microsoft Agent Framework z Azure AI Foundry
- Linki do dodatkowych zasobów, aby kontynuować naukę
| Lekcja | Tekst & Kod | Wideo | Dodatkowa Nauka |
|---|---|---|---|
| Wprowadzenie do Agentów AI i Zastosowania Agentów | Link | Wideo | Link |
| Eksploracja Frameworków Agencji AI | Link | Wideo | Link |
| Zrozumienie Wzorców Projektowych Agencji AI | Link | Wideo | Link |
| Wzorzec Projektowy Wykorzystania Narzędzi | Link | Wideo | Link |
| Agentic RAG | Link | Wideo | Link |
| Budowanie Godnych Zaufania Agentów AI | Link | Wideo | Link |
| Wzorzec Projektowy Planowania | Link | Wideo | Link |
| Wzorzec Projektowy Multi-Agenta | Link | Wideo | Link |
| Wzorzec projektowy metapoznania | Link | Wideo | Link |
| Agenci AI w produkcji | Link | Wideo | Link |
| Używanie protokołów agentowych (MCP, A2A i NLWeb) | Link | Wideo | Link |
| Inżynieria kontekstu dla agentów AI | Link | Wideo | Link |
| Zarządzanie pamięcią agentową | Link | Wideo | |
| Eksploracja Microsoft Agent Framework | Link | ||
| Tworzenie agentów korzystających z komputera (CUA) | Link | Link | |
| Wdrażanie skalowalnych agentów | Wkrótce | ||
| Tworzenie lokalnych agentów AI | Wkrótce | ||
| Zabezpieczanie agentów AI | Wkrótce |
Nasz zespół przygotowuje także inne kursy! Sprawdź:
-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA){kind=icon}
-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC){kind=icon}
-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9){kind=icon}
Podziękowania dla Shivam Goyal za udostępnienie ważnych przykładów kodu prezentujących Agentic RAG.
Ten projekt zachęca do wkładu i sugestii. Większość wkładów wymaga zaakceptowania Umowy Licencyjnej Współtwórcy (CLA), która stwierdza, że masz prawo oraz faktycznie udzielasz nam praw do korzystania z Twojego wkładu. Szczegóły znajdziesz pod adresem https://cla.opensource.microsoft.com.
Po przesłaniu pull request, bot CLA automatycznie określi, czy musisz dostarczyć CLA i odpowiednio oznaczy PR (np. kontrola statusu, komentarz). Po prostu postępuj zgodnie z instrukcjami podanymi przez bota. Będziesz musiał to zrobić tylko raz dla wszystkich repozytoriów korzystających z naszego CLA.
Ten projekt przyjął Microsoft Open Source Code of Conduct. Więcej informacji znajdziesz w Code of Conduct FAQ lub kontaktując się pod adresem opencode@microsoft.com w razie pytań lub komentarzy.
Ten projekt może zawierać znaki towarowe lub logotypy projektów, produktów lub usług. Autoryzowane użycie znaków towarowych lub logotypów Microsoft podlega oraz musi być zgodne z Microsoft's Trademark & Brand Guidelines. Użycie znaków towarowych lub logotypów Microsoft w zmodyfikowanych wersjach tego projektu nie może powodować zamieszania ani sugerować sponsorowania przez Microsoft. Wszelkie użycie znaków towarowych lub logotypów stron trzecich podlega politykom tych stron trzecich.
Jeśli utkniesz lub masz pytania dotyczące tworzenia aplikacji AI, dołącz do:
Jeśli masz opinie o produkcie lub napotkasz błędy podczas tworzenia, odwiedź:
Zastrzeżenie: Niniejszy dokument został przetłumaczony za pomocą usługi tłumaczenia AI Co-op Translator. Chociaż staramy się zapewnić dokładność, prosimy pamiętać, że automatyczne tłumaczenia mogą zawierać błędy lub nieścisłości. Oryginalny dokument w jego języku źródłowym powinien być uważany za źródło autorytatywne. W przypadku informacji krytycznych zalecane jest skorzystanie z profesjonalnego tłumaczenia dokonanego przez człowieka. Nie ponosimy odpowiedzialności za jakiekolwiek nieporozumienia lub błędne interpretacje wynikające z użycia tego tłumaczenia.