Ova lekcija će obuhvatiti kako pokrenuti primjere koda ovog tečaja.

Prije nego što počnete klonirati svoj repozitorij, pridružite se AI Agents For Beginners Discord kanalu kako biste dobili pomoć sa postavljanjem, postavljali pitanja o tečaju ili se povezali s drugim polaznicima.

Za početak, molimo klonirajte ili forkajte GitHub repozitorij. To će vam omogućiti vlastitu verziju materijala tečaja kako biste mogli pokretati, testirati i prilagođavati kod!

To možete učiniti klikom na link forkajte repozitorij

Sada biste trebali imati vlastitu forkanu verziju ovog tečaja na sljedećem linku:

Cijeli repozitorij može biti velik (~3 GB) kada preuzimate punu povijest i sve datoteke. Ako sudjelujete samo na radionici ili vam trebaju samo određene mape lekcija, plitko kloniranje (ili rijetko kloniranje) izbjegava većinu preuzimanja skraćivanjem povijesti i/ili izostavljanjem blobova.

Zamijenite <your-username> u naredbama u nastavku sa URL-om vašeg forka (ili s URL-om originalnog repozitorija ako želite).

Za kloniranje samo najnovije povijesti komita (malo preuzimanja):

git clone --depth 1 https://github.com/<your-username>/ai-agents-for-beginners.git

Za kloniranje određene grane:

git clone --depth 1 --branch <branch-name> https://github.com/<your-username>/ai-agents-for-beginners.git

Ovo koristi djelomično kloniranje i sparse-checkout (zahtijeva Git 2.25+ i preporučuje se moderni Git s podrškom za djelomično kloniranje):

git clone --depth 1 --filter=blob:none --sparse https://github.com/<your-username>/ai-agents-for-beginners.git

Uđite u mapu repozitorija:

cd ai-agents-for-beginners

Onda navedite koje mape želite (u primjeru su prikazane dvije mape):

git sparse-checkout set 00-course-setup 01-intro-to-ai-agents

Nakon kloniranja i provjere datoteka, ako vam trebaju samo datoteke i želite osloboditi prostor (bez git povijesti), molimo obrišite metapodatke repozitorija (💀nepovratno — izgubit ćete svu Git funkcionalnost: nema commitova, pullova, pushova, niti pristupa povijesti).

# zsh/bash
rm -rf .git

# PowerShell
Remove-Item -Recurse -Force .git

• Kreirajte novi Codespace za ovaj repozitorij putem GitHub UI.

• U terminalu novokreiranog Codespacea pokrenite jednu od gore navedenih plitkih/rijetkih klon naredbi da unesete u Codespace radni prostor samo mape lekcija koje su vam potrebne.

• Opcionalno: nakon kloniranja unutar Codespaces, uklonite .git kako biste oslobodili dodatni prostor (pogledajte naredbe za uklanjanje gore).

• Napomena: Ako preferirate otvoriti repozitorij direktno u Codespaces (bez dodatnog kloniranja), imajte na umu da će Codespaces stvoriti razvojno okruženje (devcontainer) i može još uvijek imat veći prostor nego što vam treba. Kloniranje plitke kopije unutar svježeg Codespacea pruža vam veću kontrolu nad prostorom na disku.

• Uvijek zamijenite URL kloniranja s URL-om vašeg forka ako želite uređivati/commitati.
• Ako kasnije trebate više povijesti ili datoteka, možete ih dohvatiti ili prilagoditi sparse-checkout da uključuje dodatne mape.

Ovaj tečaj nudi niz Jupyter bilježnica koje možete pokretati kako biste stekli praktično iskustvo u izgradnji AI agenata.

Primjeri koda koriste Microsoft Agent Framework (MAF) s AzureAIProjectAgentProvider koji se povezuje na Azure AI Agent Service V2 (Responses API) kroz Microsoft Foundry.

Sve Python bilježnice označene su kao *-python-agent-framework.ipynb.

• Python 3.12+

  • NAPOMENA: Ako nemate instaliran Python3.12, osigurajte da ga instalirate. Zatim kreirajte svoje virtualno okruženje koristeći python3.12 da biste osigurali instalaciju ispravnih verzija iz datoteke requirements.txt.

    Primjer

    Kreirajte Python virtualno okruženje:

    python -m venv venv
    

    Zatim aktivirajte virtualno okruženje za:

    # zsh/bash
    source venv/bin/activate
    

    # Command Prompt for Windows
    venv\Scripts\activate
    

• .NET 10+: Za uzorke koda koji koriste .NET, instalirajte .NET 10 SDK ili noviji. Zatim provjerite verziju instaliranog .NET SDK-a:

  dotnet --list-sdks
  

• Azure CLI — Potrebno za autentikaciju. Instalirajte s aka.ms/installazurecli.

• Azure pretplata — Za pristup Microsoft Foundry i Azure AI Agent Service.

• Microsoft Foundry projekt — Projekt s implementiranim modelom (npr. gpt-4o). Pogledajte Korak 1 dolje.

Uključili smo datoteku requirements.txt u korijenu ovog repozitorija koja sadrži sve potrebne Python pakete za pokretanje primjera koda.

Možete ih instalirati pokretanjem sljedeće naredbe u vašem terminalu, u korijenu repozitorija:

pip install -r requirements.txt

Preporučujemo kreiranje Python virtualnog okruženja kako biste izbjegli sukobe i probleme.

Provjerite koristite li ispravnu verziju Pythona u VSCode-u.

Trebate Azure AI Foundry hub i projekt s implementiranim modelom za pokretanje bilježnica.

1. Idite na ai.azure.com i prijavite se sa svojim Azure računom.
2. Kreirajte hub (ili koristite postojeći). Pogledajte: Pregled hub resursa.
3. Unutar huba kreirajte projekt.
4. Implementirajte model (npr. gpt-4o) iz Models + Endpoints → Deploy model.

Iz vašeg projekta u Microsoft Foundry portalu:

• Project Endpoint — Idite na stranicu Overview i kopirajte URL krajnje točke.

• Model Deployment Name — Idite na Models + Endpoints, odaberite svoj implementirani model i zabilježite Deployment name (npr. gpt-4o).

Sve bilježnice koriste AzureCliCredential za autentikaciju — nema API ključeva za upravljanje. To zahtijeva da ste prijavljeni putem Azure CLI.

1. Instalirajte Azure CLI ako već niste: aka.ms/installazurecli

2. Prijavite se pokretanjem:

   az login
   

   Ili ako ste u udaljenom/Codespace okruženju bez preglednika:

   az login --use-device-code
   

3. Odaberite svoju pretplatu ako vas zatraži — izaberite onu koja sadrži vaš Foundry projekt.

4. Provjerite jeste li prijavljeni:

   az account show
   

Zašto az login? Bilježnice se autentificiraju koristeći AzureCliCredential iz paketa azure-identity. To znači da vaša Azure CLI sesija pruža vjerodajnice — nema API ključeva niti tajni u vašoj .env datoteci. Ovo je sigurnosna najbolja praksa.

Kopirajte primjer datoteke:

# zsh/bash
cp .env.example .env

# PowerShell
Copy-Item .env.example .env

Otvorite .env i ispunite ove dvije vrijednosti:

AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT=https://<your-project>.services.ai.azure.com/api/projects/<your-project-id>
AZURE_AI_MODEL_DEPLOYMENT_NAME=gpt-4o

Varijabla	Gdje je pronaći
AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT	Foundry portal → vaš projekt → stranica Overview
AZURE_AI_MODEL_DEPLOYMENT_NAME	Foundry portal → Models + Endpoints → naziv vašeg implementiranog modela

To je gotovo za većinu lekcija! Bilježnice će se automatski autentificirati kroz vašu az login sesiju.

pip install -r requirements.txt

Preporučujemo pokretanje unutar virtualnog okruženja koje ste ranije kreirali.

Lekcija 5 koristi Azure AI Search za retrieval-augmented generation. Ako planirate pokrenuti tu lekciju, dodajte ove varijable u svoju .env datoteku:

Varijabla	Gdje je pronaći
AZURE_SEARCH_SERVICE_ENDPOINT	Azure portal → vaš Azure AI Search resurs → Overview → URL
AZURE_SEARCH_API_KEY	Azure portal → vaš Azure AI Search resurs → Settings → Keys → primarni administratorski ključ

Neke bilježnice u lekcijama 6 i 8 koriste GitHub modele umjesto Azure AI Foundry. Ako planirate pokrenuti te uzorke, dodajte ove varijable u svoju .env datoteku:

Varijabla	Gdje je pronaći
GITHUB_TOKEN	GitHub → Settings → Developer settings → Personal access tokens
GITHUB_ENDPOINT	Koristite https://models.inference.ai.azure.com (zadana vrijednost)
GITHUB_MODEL_ID	Naziv modela za korištenje (npr. gpt-4o-mini)

Uvjetovana radna bilježnica u lekciji 8 koristi Bing grounding putem Azure AI Foundry. Ako planirate pokrenuti taj uzorak, dodajte ovu varijablu u svoju .env datoteku:

Varijabla	Gdje je pronaći
BING_CONNECTION_ID	Azure AI Foundry portal → vaš projekt → Management → Connected resources → vaša Bing veza → kopirajte ID veze

Ako ste na macOS i naiđete na pogrešku poput:

ssl.SSLCertVerificationError: [SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed: self-signed certificate in certificate chain

Ovo je poznati problem s Pythonom na macOS-u gdje se sustavski SSL certifikati ne smatraju automatski pouzdanima. Isprobajte sljedeća rješenja redom:

Opcija 1: Pokrenite Pythonov skript za instalaciju certifikata (preporučeno)

# Zamijenite 3.XX vašom instaliranom verzijom Pythona (npr. 3.12 ili 3.13):
/Applications/Python\ 3.XX/Install\ Certificates.command

Opcija 2: Koristite connection_verify=False u svojoj bilježnici (samo za GitHub Models bilježnice)

U bilježnici Lekcije 6 (06-building-trustworthy-agents/code_samples/06-system-message-framework.ipynb) već je uključen zakomentirani zaobilazni put. Odkomentirajte connection_verify=False prilikom stvaranja klijenta:

client = ChatCompletionsClient(
    endpoint=endpoint,
    credential=AzureKeyCredential(token),
    connection_verify=False,  # Onemogućite SSL provjeru ako naiđete na pogreške sa certifikatom
)

⚠️ Upozorenje: Onemogućavanje SSL verifikacije (connection_verify=False) smanjuje sigurnost preskačući provjeru certifikata. Koristite ovo samo kao privremeno rješenje u razvojnim okruženjima, nikada u produkciji.

Opcija 3: Instalirajte i koristite truststore

pip install truststore

Zatim dodajte sljedeće na vrh bilježnice ili skripte prije izvođenja bilo kakvih mrežnih poziva:

import truststore
truststore.inject_into_ssl()

Ako imate bilo kakvih problema s pokretanjem ovog postavljanja, pridružite se našem Azure AI Community Discord ili kreirajte issue.

Sada ste spremni pokrenuti kod za ovaj tečaj. Sretno u daljnjem učenju svijeta AI agenata!

Uvod u AI agente i primjere upotrebe agenata

---

Odricanje od odgovornosti: Ovaj je dokument preveden korištenjem AI prevoditeljskog servisa Co-op Translator. Iako težimo točnosti, molimo imajte na umu da automatizirani prijevodi mogu sadržavati pogreške ili netočnosti. Izvorni dokument na izvornom jeziku treba smatrati službenim i autoritativnim izvorom. Za kritične informacije preporučuje se profesionalni ljudski prijevod. Nismo odgovorni za bilo kakva nesporazuma ili pogrešna tumačenja koja proizlaze iz korištenja ovog prijevoda.