Franska | Spanska | Tyska | Ryska | Arabiska | Persiska (Farsi) | Urdu | Kinesiska (Förenklad) | Kinesiska (Traditionell, Macau) | Kinesiska (Traditionell, Hongkong) | Kinesiska (Traditionell, Taiwan) | Japanska | Koreanska | Hindi | Bengali | Marathi | Nepalesiska | Punjabi (Gurmukhi) | Portugisiska (Portugal) | Portugisiska (Brasilien) | Italienska | Polska | Turkiska | Grekiska | Thailändska | Svenska | Danska | Norska | Finska | Nederländska | Hebreiska | Vietnamesiska | Indonesiska | Malajiska | Tagalog (Filippinska) | Swahili | Ungerska | Tjeckiska | Slovakiska | Rumänska | Bulgariska | Serbiska (Kyrilliska) | Kroatiska | Slovenska | Ukrainska | Burmesiska (Myanmar)
Om du vill ha ytterligare översättningar, finns stödda språk listade här
Den här kursen innehåller 11 lektioner som täcker grunderna i att bygga AI-agenter. Varje lektion behandlar ett eget ämne, så börja där du vill!
Det finns stöd för flera språk i den här kursen. Gå till våra tillgängliga språk här.
Om det är första gången du bygger med generativa AI-modeller, kolla in vår kurs Generativ AI för nybörjare, som innehåller 21 lektioner om att bygga med GenAI.
Glöm inte att stjärnmärka (🌟) detta repo och forka detta repo för att köra koden.
Om du fastnar eller har några frågor om att bygga AI-agenter, gå med i vår dedikerade Discord-kanal i Azure AI Foundry Community Discord.
Varje lektion i den här kursen innehåller kodexempel, som finns i mappen code_samples. Du kan forka detta repo för att skapa din egen kopia.
Kodexemplen i dessa övningar använder Azure AI Foundry och GitHub Model Catalogs för att interagera med språkmodeller:
- GitHub-modeller - Gratis / Begränsat
- Azure AI Foundry - Kräver Azure-konto
Den här kursen använder också följande AI-agentramverk och tjänster från Microsoft:
För mer information om att köra koden för den här kursen, gå till Kursinställning.
Har du förslag eller hittat stavfel eller kodfel? Skapa ett ärende eller Skapa en pull request.
- En skriftlig lektion i README och en kort video
- Python-kodexempel som stöder Azure AI Foundry och GitHub-modeller (gratis)
- Länkar till extra resurser för att fortsätta ditt lärande
| Lektion | Text & Kod | Video | Extra lärande |
|---|---|---|---|
| Introduktion till AI-agenter och användningsfall | Länk | Video | Länk |
| Utforska AI-agentiska ramverk | Länk | Video | Länk |
| Förstå AI-agentiska designmönster | Länk | Video | Länk |
| Designmönster för verktygsanvändning | Länk | Video | Länk |
| Agentisk RAG | Länk | Video | Länk |
| Bygga pålitliga AI-agenter | Länk | Video | Länk |
| Planeringsdesignmönster | Länk | Video | Länk |
| Multi-agent designmönster | Länk | Video | Länk |
| Metakognitionsdesignmönster | Länk | Video | Länk |
| AI-agenter i produktion | Länk | Video | Länk |
| Använda agentiska protokoll (MCP, A2A och NLWeb) | Länk | Video | Länk |
| Kontextteknik för AI-agenter | Kommer - 3 september | ||
| Hantera agentiskt minne | Kommer - 10 september | ||
| Utvärdera AI-agenter | Kommer - 17 september | ||
| Bygga datoranvändningsagenter (CUA) | Kommer - 24 september | ||
| Distribuera skalbara agenter | Kommer - 25 september | ||
| Skapa lokala AI-agenter | Kommer - 2 oktober | ||
| Säkerställa AI-agenter | Kommer - 9 oktober |
Vårt team producerar andra kurser! Kolla in:
- NY Model Context Protocol (MCP) För Nybörjare
- Generativ AI för nybörjare med .NET
- Generativ AI för nybörjare
- Generativ AI för nybörjare med Java
- ML för nybörjare
- Data Science för nybörjare
- AI för nybörjare
- Cybersäkerhet för nybörjare
- Webbutveckling för nybörjare
- IoT för nybörjare
- XR-utveckling för nybörjare
- Bemästra GitHub Copilot för AI-parprogrammering
- Bemästra GitHub Copilot för C#/.NET-utvecklare
- Välj ditt eget Copilot-äventyr
Tack till Shivam Goyal för att ha bidragit med viktiga kodexempel som demonstrerar Agentic RAG.
Det här projektet välkomnar bidrag och förslag. De flesta bidrag kräver att du godkänner ett Contributor License Agreement (CLA) som deklarerar att du har rätt att, och faktiskt gör, ge oss rättigheterna att använda ditt bidrag. För detaljer, besök https://cla.opensource.microsoft.com.
När du skickar in en pull request kommer en CLA-bot automatiskt att avgöra om du behöver tillhandahålla en CLA och dekorera PR:n på lämpligt sätt (t.ex. statuskontroll, kommentar). Följ bara instruktionerna som tillhandahålls av boten. Du behöver bara göra detta en gång för alla repos som använder vår CLA.
Det här projektet har antagit Microsoft Open Source Code of Conduct. För mer information, se Code of Conduct FAQ eller kontakta opencode@microsoft.com med eventuella ytterligare frågor eller kommentarer.
Det här projektet kan innehålla varumärken eller logotyper för projekt, produkter eller tjänster. Auktoriserad användning av Microsofts varumärken eller logotyper är föremål för och måste följa Microsofts riktlinjer för varumärken och varumärkesprofil. Användning av Microsofts varumärken eller logotyper i modifierade versioner av detta projekt får inte orsaka förvirring eller antyda Microsoft-sponsring. All användning av tredje parts varumärken eller logotyper är föremål för dessa tredje parters policyer.
Ansvarsfriskrivning:
Detta dokument har översatts med hjälp av AI-översättningstjänsten Co-op Translator. Även om vi strävar efter noggrannhet, vänligen notera att automatiska översättningar kan innehålla fel eller felaktigheter. Det ursprungliga dokumentet på sitt originalspråk bör betraktas som den auktoritativa källan. För kritisk information rekommenderas professionell mänsklig översättning. Vi ansvarar inte för eventuella missförstånd eller feltolkningar som uppstår vid användning av denna översättning.
