Francuski | Hiszpański | Niemiecki | Rosyjski | Arabski | Perski (Farsi) | Urdu | Chiński (uproszczony) | Chiński (tradycyjny, Makau) | Chiński (tradycyjny, Hongkong) | Chiński (tradycyjny, Tajwan) | Japoński | Koreański | Hindi | Bengalski | Marathi | Nepalski | Pendżabski (Gurmukhi) | Portugalski (Portugalia) | Portugalski (Brazylia) | Włoski | Polski | Turecki | Grecki | Tajski | Szwedzki | Duński | Norweski | Fiński | Holenderski | Hebrajski | Wietnamski | Indonezyjski | Malajski | Tagalog (Filipiński) | Suahili | Węgierski | Czeski | Słowacki | Rumuński | Bułgarski | Serbski (cyrylica) | Chorwacki | Słoweński | Ukraiński | Birmański (Myanmar)
Jeśli chcesz, aby obsługiwane były dodatkowe języki, lista dostępnych znajduje się tutaj
Ten kurs składa się z 11 lekcji obejmujących podstawy budowania AI Agentów. Każda lekcja dotyczy innego tematu, więc możesz zacząć od dowolnego miejsca!
Kurs jest dostępny w wielu językach. Sprawdź dostępne języki tutaj.
Jeśli po raz pierwszy pracujesz z modelami Generative AI, zapoznaj się z naszym kursem Generative AI For Beginners, który zawiera 21 lekcji na temat pracy z GenAI.
Nie zapomnij dodać gwiazdki (🌟) temu repozytorium i zforkować tego repozytorium, aby uruchomić kod.
Jeśli utkniesz lub masz pytania dotyczące budowania AI Agentów, dołącz do naszego dedykowanego kanału Discord w Azure AI Foundry Community Discord.
Każda lekcja w tym kursie zawiera przykłady kodu, które można znaleźć w folderze code_samples. Możesz zforkować to repozytorium, aby utworzyć własną kopię.
Przykłady kodu w tych ćwiczeniach wykorzystują Azure AI Foundry i GitHub Model Catalogs do interakcji z modelami językowymi:
- Github Models - Darmowe / Ograniczone
- Azure AI Foundry - Wymagane konto Azure
Kurs korzysta również z następujących frameworków i usług AI Agentów od Microsoft:
Więcej informacji na temat uruchamiania kodu dla tego kursu znajdziesz w Course Setup.
Masz sugestie lub znalazłeś błędy w pisowni lub kodzie? Zgłoś problem lub stwórz pull request.
- Pisemną lekcję w README oraz krótki film
- Przykłady kodu w Pythonie wspierające Azure AI Foundry i Github Models (Darmowe)
- Linki do dodatkowych zasobów, aby kontynuować naukę
| Lekcja | Tekst i Kod | Wideo | Dodatkowa Nauka |
|---|---|---|---|
| Wprowadzenie do AI Agentów i ich zastosowań | Link | Wideo | Link |
| Eksploracja frameworków AI Agentów | Link | Wideo | Link |
| Zrozumienie wzorców projektowych Agentów | Link | Wideo | Link |
| Wzorzec projektowy: Użycie narzędzi | Link | Wideo | Link |
| Agentic RAG | Link | Wideo | Link |
| Budowanie zaufanych AI Agentów | Link | Wideo | Link |
| Wzorzec projektowy: Planowanie | Link | Wideo | Link |
| Wzorzec projektowy: Multi-Agent | Link | Wideo | Link |
| Wzorzec projektowy: Metapoznanie | Link | Wideo | Link |
| AI Agenci w produkcji | Link | Wideo | Link |
| Korzystanie z protokołów Agentów (MCP, A2A i NLWeb) | Link | Wideo | Link |
| Inżynieria kontekstowa dla AI Agentów | Wkrótce - 3 września | ||
| Zarządzanie pamięcią agentów | Dostępne - 10 września | ||
| Ocena agentów AI | Dostępne - 17 września | ||
| Tworzenie agentów do obsługi komputerów (CUA) | Dostępne - 24 września | ||
| Wdrażanie skalowalnych agentów | Dostępne - 25 września | ||
| Tworzenie lokalnych agentów AI | Dostępne - 2 października | ||
| Zabezpieczanie agentów AI | Dostępne - 9 października |
Nasz zespół tworzy inne kursy! Sprawdź:
- NOWOŚĆ Protokół kontekstu modelu (MCP) dla początkujących
- Generatywna AI dla początkujących z użyciem .NET
- Generatywna AI dla początkujących
- Generatywna AI dla początkujących z użyciem Java
- ML dla początkujących
- Data Science dla początkujących
- AI dla początkujących
- Cyberbezpieczeństwo dla początkujących
- Web Dev dla początkujących
- IoT dla początkujących
- Rozwój XR dla początkujących
- Opanowanie GitHub Copilot dla programowania w parach z AI
- Opanowanie GitHub Copilot dla programistów C#/.NET
- Wybierz swoją własną przygodę z Copilotem
Dziękujemy Shivamowi Goyalowi za wkład w ważne przykłady kodu demonstrujące Agentic RAG.
Ten projekt przyjmuje wkłady i sugestie. Większość wkładów wymaga od Ciebie zgody na Umowę Licencyjną Współtwórcy (CLA), która potwierdza, że masz prawo do udzielenia nam praw do korzystania z Twojego wkładu. Szczegóły znajdziesz na stronie https://cla.opensource.microsoft.com.
Kiedy przesyłasz pull request, bot CLA automatycznie określi, czy musisz dostarczyć CLA i odpowiednio oznaczy PR (np. status, komentarz). Po prostu postępuj zgodnie z instrukcjami podanymi przez bota. Musisz to zrobić tylko raz dla wszystkich repozytoriów korzystających z naszego CLA.
Ten projekt przyjął Kodeks postępowania Microsoft Open Source. Więcej informacji znajdziesz w FAQ dotyczących kodeksu postępowania lub skontaktuj się z opencode@microsoft.com, jeśli masz dodatkowe pytania lub uwagi.
Ten projekt może zawierać znaki towarowe lub logotypy projektów, produktów lub usług. Autoryzowane użycie znaków towarowych lub logotypów Microsoft podlega i musi być zgodne z Wytycznymi dotyczącymi znaków towarowych i marki Microsoft. Użycie znaków towarowych lub logotypów Microsoft w zmodyfikowanych wersjach tego projektu nie może powodować zamieszania ani sugerować sponsorowania przez Microsoft. Jakiekolwiek użycie znaków towarowych lub logotypów stron trzecich podlega politykom tych stron trzecich.
Zastrzeżenie:
Ten dokument został przetłumaczony za pomocą usługi tłumaczeniowej AI Co-op Translator. Chociaż dokładamy wszelkich starań, aby zapewnić dokładność, prosimy pamiętać, że automatyczne tłumaczenia mogą zawierać błędy lub nieścisłości. Oryginalny dokument w jego rodzimym języku powinien być uznawany za wiarygodne źródło. W przypadku informacji krytycznych zaleca się skorzystanie z profesjonalnego tłumaczenia wykonanego przez człowieka. Nie ponosimy odpowiedzialności za jakiekolwiek nieporozumienia lub błędne interpretacje wynikające z korzystania z tego tłumaczenia.
