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
Претпочитате локално клонирање?
Овај репозиторијум укључује преводе на 50+ језика што значајно повећава величину преузимања. Да бисте клонирали без превода, користите 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"Ово вам даје све што вам је потребно да завршите курс много брже.
Ако желите да се подрже додатни језици превода, наведени су овде
Овај курс има лекције које покривају основе прављења AI агената. Свака лекција се бави својом темом, па почните где год желите!
Постоји подршка за више језика за овај курс. Погледајте наше доступне језике овде.
Ако правите са генеративним AI моделима први пут, погледајте наш курс Generative AI For Beginners, који садржи 21 лекцију о прављењу са GenAI.
Не заборавите да означите (🌟) овај репозиторјум звездицом и форкујете овај репозиторјум да бисте покретали код.
Ако заглавите или имате било каквих питања о прављењу AI агената, придружите се нашем посвећеном Discord каналу у Microsoft Foundry Discord.
Свака лекција у овом курсу садржи примере кода, који се налазе у фолдеру code_samples. Можете форковати овај репозиторјум да креирате своју копију.
Примери кода у овим вежбама користе Microsoft Agent Framework са Azure AI Foundry Agent Service V2:
- Microsoft Foundry - потребан Azure налог
Овај курс користи следеће AI agent оквире и услуге из Microsoft-а:
Неколико примера кода такође подржава алтернативне OpenAI-компатибилне провајдере као што је MiniMax, који нуди модел са великим контекстом (до 204К токена). Погледајте Course Setup за детаље о конфигурацији.
За више информација о покретању кода овог курса, идите на Course Setup.
Имате предлоге или сте пронашли грешке у правопису или коду? Отворите issue или Направите pull request
- Писану лекцију која се налази у README и кратак видео
- Python примере кода који користе Microsoft Agent Framework са Azure AI Foundry
- Линкове ка додатним ресурсима за наставак учења
| Лекција | Текст и код | Видео | Додатно учење |
|---|---|---|---|
| Увод у AI агенте и примере употребе агената | Линк | Видео | Линк |
| Истраживање AI агентских оквира | Линк | Видео | Линк |
| Разумевање образаца дизајна AI агената | Линк | Видео | Линк |
| Образац коришћења алата | Линк | Видео | Линк |
| Agentic RAG | Линк | Видео | Линк |
| Прављење поузданих AI агената | Линк | Видео | Линк |
| Образац планирања дизајна | Линк | Видео | Линк |
| Образац више агената | Линк | Видео | Линк |
| Образац дизајна метакогниције | Линк | Видео | Линк |
| AI агенти у продукцији | Линк | Видео | Линк |
| Коришћење агенцијалних протокола (MCP, A2A и NLWeb) | Линк | Видео | Линк |
| Инжењеринг контекста за AI агенте | Линк | Видео | Линк |
| Управљање агенцијалном меморијом | Линк | Видео | |
| Истраживање Microsoft Agent Framework | Линк | ||
| Израда агената за коришћење рачунара (CUA) | Линк | Линк | |
| Распоређивање скалабилних агената | Ускоро долази | ||
| Креирање локалних AI агената | Ускоро долази | ||
| Осигуравање AI агената | Ускоро долази |
Наш тим производи и друге курсеве! Погледајте:
Хвала Shivam Goyal што је допринео важним примерима кода који показују Agentic RAG.
Овај пројекат поздравља доприносе и предлоге. Већина доприноса захтева да пристанете на Уговор о лиценци за допринос (CLA) у коме изјављујете да имате право и заиста дајете нам права на коришћење вашег доприноса. За детаље посетите https://cla.opensource.microsoft.com.
Када пошаљете захтев за повлачење, CLA бот ће аутоматски утврдити да ли треба да доставите CLA и одговарајуће означити PR (нпр. провера статуса, коментар). Једноставно пратите упутства која бот пружа. Ово ћете морати урадити само једном за све репозиторијуме који користе наш CLA.
Овај пројекат је прихватио Мицрософтов кодекс понашања за отворени извор. За више информација погледајте ФАК кодекса понашања или контактирајте opencode@microsoft.com за додатна питања или коментаре.
Овај пројекат може садржати заштићене знакове или логотипе пројеката, производа или услуга. Овлашћена употреба Мицрософт заштитних знакова или логотипа подлеже и мора пратити Мицрософтова упутства за заштитне знакове и бренд. Употреба Мицрософт заштићених знакова или логотипа у модификованим верзијама овог пројекта не сме изазивати забуну нити указивати на спонзорство Мицрософта. Свака употреба заштићених знакова или логотипа трећих страна подлеже правилима тих трећих страна.
Ако запнете или имате питања о изградњи AI апликација, придружите се:
Ако имате повратне информације о производу или грешке током израде, посетите:
Одрицање:
Овај документ је преведен коришћењем AI сервиса за превођење Co-op Translator. Иако се трудимо да превод буде прецизан, имајте у виду да аутоматизовани преводи могу да садрже грешке или нетачности. Оригинални документ на његовом изворном језику треба сматрати ауторитетним извором. За критичне информације препоручује се професионални превод од стране људског стручњака. Не сносимо одговорност за било каква неспоразума или погрешна тумачења настала коришћењем овог превода.