French | Spanish | German | Russian | Arabic | Persian (Farsi) | Urdu | Chinese (Simplified) | Chinese (Traditional, Macau) | Chinese (Traditional, Hong Kong) | Chinese (Traditional, Taiwan) | Japanese | Korean | Hindi | Bengali | Marathi | Nepali | Punjabi (Gurmukhi) | Portuguese (Portugal) | Portuguese (Brazil) | Italian | Polish | Turkish | Greek | Thai | Swedish | Danish | Norwegian | Finnish | Dutch | Hebrew | Vietnamese | Indonesian | Malay | Tagalog (Filipino) | Swahili | Hungarian | Czech | Slovak | Romanian | Bulgarian | Serbian (Cyrillic) | Croatian | Slovenian | Ukrainian | Burmese (Myanmar)
Jika Anda ingin menambahkan dukungan bahasa lain, daftar bahasa yang didukung tersedia di sini
Kursus ini memiliki 11 pelajaran yang mencakup dasar-dasar membangun AI Agents. Setiap pelajaran memiliki topik tersendiri, jadi Anda bisa mulai dari mana saja!
Ada dukungan multi-bahasa untuk kursus ini. Lihat bahasa yang tersedia di sini.
Jika ini adalah pertama kalinya Anda membangun dengan model Generative AI, lihat kursus kami Generative AI Untuk Pemula, yang mencakup 21 pelajaran tentang membangun dengan GenAI.
Jangan lupa untuk beri bintang (🌟) pada repo ini dan fork repo ini untuk menjalankan kode.
Jika Anda mengalami kesulitan atau memiliki pertanyaan tentang membangun AI Agents, bergabunglah dengan saluran Discord khusus kami di Azure AI Foundry Community Discord.
Setiap pelajaran dalam kursus ini mencakup contoh kode, yang dapat ditemukan di folder code_samples. Anda dapat fork repo ini untuk membuat salinan Anda sendiri.
Contoh kode dalam latihan ini menggunakan Azure AI Foundry dan GitHub Model Catalogs untuk berinteraksi dengan Language Models:
- Github Models - Gratis / Terbatas
- Azure AI Foundry - Membutuhkan Akun Azure
Kursus ini juga menggunakan kerangka kerja dan layanan AI Agent berikut dari Microsoft:
Untuk informasi lebih lanjut tentang menjalankan kode untuk kursus ini, kunjungi Course Setup.
Apakah Anda memiliki saran atau menemukan kesalahan ejaan atau kode? Ajukan masalah atau Buat pull request.
- Pelajaran tertulis yang terdapat di README dan video pendek
- Contoh kode Python yang mendukung Azure AI Foundry dan Github Models (Gratis)
- Tautan ke sumber daya tambahan untuk melanjutkan pembelajaran Anda
| Pelajaran | Teks & Kode | Video | Pembelajaran Tambahan |
|---|---|---|---|
| Pengantar AI Agents dan Kasus Penggunaan | Link | Video | Link |
| Menjelajahi Kerangka AI Agentic | Link | Video | Link |
| Memahami Pola Desain AI Agentic | Link | Video | Link |
| Pola Desain Penggunaan Alat | Link | Video | Link |
| Agentic RAG | Link | Video | Link |
| Membangun AI Agents yang Dapat Dipercaya | Link | Video | Link |
| Pola Desain Perencanaan | Link | Video | Link |
| Pola Desain Multi-Agent | Link | Video | Link |
| Pola Desain Metakognisi | Link | Video | Link |
| AI Agents dalam Produksi | Link | Video | Link |
| Menggunakan Protokol Agentic (MCP, A2A dan NLWeb) | Link | Video | Link |
| Rekayasa Konteks untuk AI Agents | Coming - September 3rd | ||
| Mengelola Memori Agenik | Akan Datang - 10 September | ||
| Mengevaluasi Agen AI | Akan Datang - 17 September | ||
| Membangun Agen Penggunaan Komputer (CUA) | Akan Datang - 24 September | ||
| Menerapkan Agen yang Dapat Diskalakan | Akan Datang - 25 September | ||
| Membuat Agen AI Lokal | Akan Datang - 2 Oktober | ||
| Mengamankan Agen AI | Akan Datang - 9 Oktober |
Tim kami juga membuat kursus lainnya! Lihat:
- BARU Protokol Konteks Model (MCP) untuk Pemula
- Generative AI untuk Pemula menggunakan .NET
- Generative AI untuk Pemula
- Generative AI untuk Pemula menggunakan Java
- ML untuk Pemula
- Data Science untuk Pemula
- AI untuk Pemula
- Keamanan Siber untuk Pemula
- Pengembangan Web untuk Pemula
- IoT untuk Pemula
- Pengembangan XR untuk Pemula
- Menguasai GitHub Copilot untuk Pemrograman Berpasangan AI
- Menguasai GitHub Copilot untuk Pengembang C#/.NET
- Pilih Petualangan Copilot Anda Sendiri
Terima kasih kepada Shivam Goyal atas kontribusinya dalam menyediakan contoh kode penting yang mendemonstrasikan Agentic RAG.
Proyek ini menyambut kontribusi dan saran. Sebagian besar kontribusi mengharuskan Anda menyetujui Perjanjian Lisensi Kontributor (CLA) yang menyatakan bahwa Anda memiliki hak, dan benar-benar memberikan kami hak untuk menggunakan kontribusi Anda. Untuk detail lebih lanjut, kunjungi https://cla.opensource.microsoft.com.
Ketika Anda mengirimkan pull request, bot CLA akan secara otomatis menentukan apakah Anda perlu memberikan CLA dan menandai PR dengan tepat (misalnya, status cek, komentar). Cukup ikuti instruksi yang diberikan oleh bot. Anda hanya perlu melakukannya sekali untuk semua repositori yang menggunakan CLA kami.
Proyek ini telah mengadopsi Kode Etik Sumber Terbuka Microsoft. Untuk informasi lebih lanjut, lihat FAQ Kode Etik atau hubungi opencode@microsoft.com untuk pertanyaan atau komentar tambahan.
Proyek ini mungkin mengandung merek dagang atau logo untuk proyek, produk, atau layanan. Penggunaan merek dagang atau logo Microsoft yang diizinkan harus mematuhi dan mengikuti Pedoman Merek Dagang & Merek Microsoft. Penggunaan merek dagang atau logo Microsoft dalam versi modifikasi dari proyek ini tidak boleh menyebabkan kebingungan atau menyiratkan sponsor dari Microsoft. Setiap penggunaan merek dagang atau logo pihak ketiga harus mematuhi kebijakan pihak ketiga tersebut.
Penafian:
Dokumen ini telah diterjemahkan menggunakan layanan penerjemahan AI Co-op Translator. Meskipun kami berupaya untuk memberikan hasil yang akurat, harap diketahui bahwa terjemahan otomatis mungkin mengandung kesalahan atau ketidakakuratan. Dokumen asli dalam bahasa aslinya harus dianggap sebagai sumber yang otoritatif. Untuk informasi yang bersifat kritis, disarankan menggunakan jasa penerjemahan manusia profesional. Kami tidak bertanggung jawab atas kesalahpahaman atau penafsiran yang keliru yang timbul dari penggunaan terjemahan ini.
