Френски | Испански | Немски | Руски | Арабски | Персийски (Фарси) | Урду | Китайски (опростен) | Китайски (традиционен, Макао) | Китайски (традиционен, Хонг Конг) | Китайски (традиционен, Тайван) | Японски | Корейски | Хинди | Бенгалски | Марати | Непалски | Пенджабски (Гурмукхи) | Португалски (Португалия) | Португалски (Бразилия) | Италиански | Полски | Турски | Гръцки | Тайландски | Шведски | Датски | Норвежки | Фински | Холандски | Иврит | Виетнамски | Индонезийски | Малайски | Тагалог (Филипински) | Суахили | Унгарски | Чешки | Словашки | Румънски | Български | Сръбски (Кирилица) | Хърватски | Словенски | Украински | Бирмански (Мианмар)
Ако искате да добавите допълнителни езици, списъкът с поддържаните езици е тук
Този курс включва 11 урока, които обхващат основите на създаването на AI агенти. Всеки урок разглежда отделна тема, така че можете да започнете оттам, където ви е удобно!
Курсът поддържа много езици. Вижте наличните езици тук.
Ако за първи път работите с генеративни AI модели, разгледайте нашия курс Генеративен AI за Начинаещи, който включва 21 урока за работа с GenAI.
Не забравяйте да добавите звезда (🌟) към това хранилище и да разклоните това хранилище, за да изпълните кода.
Ако срещнете затруднения или имате въпроси относно създаването на AI агенти, присъединете се към нашия специален канал в Discord в Azure AI Foundry Community Discord.
Всеки урок в този курс включва примери за код, които можете да намерите в папката code_samples. Можете да разклоните това хранилище, за да създадете свое собствено копие.
Примерите за код в тези упражнения използват Azure AI Foundry и GitHub Model Catalogs за взаимодействие с езикови модели:
- GitHub Модели - Безплатно / Ограничено
- Azure AI Foundry - Изисква се акаунт в Azure
Този курс също така използва следните рамки и услуги за AI агенти от Microsoft:
За повече информация относно изпълнението на кода за този курс, посетете Настройка на курса.
Имате предложения или сте открили правописни или кодови грешки? Създайте проблем или Създайте заявка за промяна.
- Писмен урок, разположен в README, и кратко видео
- Примери за код на Python, поддържащи Azure AI Foundry и GitHub модели (безплатно)
- Връзки към допълнителни ресурси за продължаване на обучението
| Урок | Текст и Код | Видео | Допълнително обучение |
|---|---|---|---|
| Въведение в AI агенти и случаи на употреба | Връзка | Видео | Връзка |
| Изследване на рамки за AI агенти | Връзка | Видео | Връзка |
| Разбиране на дизайн модели за AI агенти | Връзка | Видео | Връзка |
| Дизайн модел за използване на инструменти | Връзка | Видео | Връзка |
| Агентен RAG | Връзка | Видео | Връзка |
| Създаване на надеждни AI агенти | Връзка | Видео | Връзка |
| Дизайн модел за планиране | Връзка | Видео | Връзка |
| Дизайн модел за множество агенти | Връзка | Видео | Връзка |
| Дизайн модел за метакогниция | Връзка | Видео | Връзка |
| AI агенти в продукция | Връзка | Видео | Връзка |
| Използване на агентни протоколи (MCP, A2A и NLWeb) | Връзка | Видео | Връзка |
| Контекстно инженерство за AI агенти | Очаквайте - 3 септември | ||
| Управление на агентна памет | Очаквайте - 10 септември | ||
| Оценяване на AI агенти | Очаквайте - 17 септември | ||
| Създаване на агенти за използване на компютър (CUA) | Очаквайте - 24 септември | ||
| Разгръщане на мащабируеми агенти | Очаквайте - 25 септември | ||
| Създаване на локални AI агенти | Очаквайте - 2 октомври | ||
| Осигуряване на сигурност за AI агенти | Очаквайте - 9 октомври |
Нашият екип създава и други курсове! Разгледайте:
- НОВО Протокол за контекст на модела (MCP) за начинаещи
- Генеративен AI за начинаещи с .NET
- Генеративен AI за начинаещи
- Генеративен AI за начинаещи с Java
- Машинно обучение за начинаещи
- Наука за данни за начинаещи
- AI за начинаещи
- Киберсигурност за начинаещи
- Уеб разработка за начинаещи
- IoT за начинаещи
- Разработка на XR за начинаещи
- Майсторство на GitHub Copilot за AI програмиране в екип
- Майсторство на GitHub Copilot за C#/.NET разработчици
- Избери своето приключение с Copilot
Благодарности на Шивам Гоял за приноса с важни примерни кодове, демонстриращи Agentic RAG.
Този проект приветства приноси и предложения. Повечето приноси изискват от вас да се съгласите с Лицензионно споразумение за приносител (CLA), което декларира, че имате правото и наистина предоставяте правата за използване на вашия принос. За подробности, посетете https://cla.opensource.microsoft.com.
Когато изпратите pull request, ботът CLA автоматично ще определи дали трябва да предоставите CLA и ще отбележи PR съответно (например, статус проверка, коментар). Просто следвайте инструкциите, предоставени от бота. Това ще трябва да направите само веднъж за всички репозитории, използващи нашия CLA.
Този проект е приел Кодекса за поведение на Microsoft за отворен код. За повече информация вижте Често задавани въпроси за Кодекса за поведение или се свържете с opencode@microsoft.com за 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 предизвиква объркване или да предполага спонсорство от Microsoft. Всяко използване на търговски марки или лога на трети страни е предмет на политиките на съответните трети страни.
Отказ от отговорност:
Този документ е преведен с помощта на AI услуга за превод Co-op Translator. Въпреки че се стремим към точност, моля, 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 недоразумения или погрешни интерпретации, произтичащи от използването на този превод.
