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ローカルでクローンする方がよいですか？

このリポジトリには50以上の言語翻訳が含まれており、ダウンロードサイズが大幅に増加します。翻訳なしでクローンするにはスパースチェックアウトを使用してください：

Bash / macOS / Linux:

git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners.git
cd ai-agents-for-beginners
git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'

CMD (Windows):

git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners.git
cd ai-agents-for-beginners
git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images"

これにより、このコースを完了するために必要なものがすべて揃い、ダウンロードが大幅に速くなります。

追加の翻訳言語をご希望の場合は、こちらをご覧ください。

このコースはAIエージェント構築の基本をカバーするレッスンがあります。各レッスンはそれぞれのトピックを扱っているので、好きなところから始めてください！

このコースはマルチランゲージ対応です。対応言語はこちらをご覧ください。

生成AIモデルでの開発が初めての方は、生成AIを使った構築に関する全21レッスンを含む初心者向け生成AIコースもご覧ください。

このリポジトリにスター（🌟）をつけることと、リポジトリをフォークしてコードを実行することを忘れないでください。

AIエージェント構築で困った時や質問がある時は、Microsoft Foundry Discord内の専用Discordチャンネルに参加してください。

このコースの各レッスンにはコード例が含まれており、code_samplesフォルダーにあります。リポジトリをフォークして自分のコピーを作ることができます。

これらの演習のコード例は、Azure AI Foundry Agent Service V2を備えたMicrosoft Agent Frameworkを利用しています：

• Microsoft Foundry - Azureアカウントが必要です

このコースでは、Microsoftの以下のAIエージェントフレームワークとサービスを使用します：

• Microsoft Agent Framework (MAF)
• Azure AI Foundry Agent Service V2

コードの実行についての詳細はコースセットアップをご覧ください。

ご提案やスペルミス、コードエラーを見つけた場合は、イシューを作成するか、プルリクエストを送ってください

• READMEにある文章レッスンと短いビデオ
• Azure AI Foundryを利用したMicrosoft Agent FrameworkのPythonコードサンプル
• 学習を続けるための追加リソースへのリンク

レッスン	テキスト＆コード	ビデオ	追加学習
AIエージェントの紹介とユースケース	リンク	ビデオ	リンク
AIエージェントフレームワークの探索	リンク	ビデオ	リンク
AIエージェント設計パターンの理解	リンク	ビデオ	リンク
ツール利用設計パターン	リンク	ビデオ	リンク
Agentic RAG	リンク	ビデオ	リンク
信頼できるAIエージェントの構築	リンク	ビデオ	リンク
計画設計パターン	リンク	ビデオ	リンク
マルチエージェント設計パターン	リンク	ビデオ	リンク
メタ認知設計パターン	リンク	ビデオ	リンク
本番環境でのAIエージェント	Link	Video	Link
エージェントプロトコルの使用 (MCP、A2A、NLWeb)	Link	Video	Link
AIエージェントのためのコンテキストエンジニアリング	Link	Video	Link
エージェント記憶の管理	Link	Video
Microsoft Agent Frameworkの探求	Link
コンピュータ使用エージェント(CUA)の構築	近日公開
スケーラブルエージェントのデプロイ	近日公開
ローカルAIエージェントの作成	近日公開
AIエージェントのセキュリティ	近日公開

私たちのチームは他のコースも制作しています！ぜひご覧ください：

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Agentic RAGを示す重要なコードサンプルの提供に感謝します。Shivam Goyal さんへ。

本プロジェクトは貢献と提案を歓迎しています。ほとんどの貢献には、あなたが貢献物に対する権利を所有し、実際にその権利を私たちに付与していることを宣言する Contributer License Agreement (CLA)への同意が必要です。詳細はhttps://cla.opensource.microsoft.comをご覧ください。

プルリクエストを提出すると、CLAボットが自動的にCLAが必要かを判定し、PRに適切な装飾（ステータスチェックやコメントなど）を付与します。ボットの指示に従うだけで大丈夫です。CLAを使用しているすべてのリポジトリでこれを一度行えば済みます。

このプロジェクトはMicrosoft Open Source Code of Conductを採用しています。 詳細は行動規範FAQをご覧いただくか、 ご質問・コメントはopencode@microsoft.comまでご連絡ください。

本プロジェクトにはプロジェクト、製品、サービスの商標またはロゴを含む場合があります。Microsoftの商標またはロゴの使用は Microsoftの商標およびブランドガイドラインに従う必要があります。 本プロジェクトの修正版でMicrosoftの商標やロゴを使用する場合は、混乱を招いたりMicrosoftのスポンサーシップを示唆してはいけません。 第三者の商標やロゴの使用は、それらの第三者の方針に従う必要があります。

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製品のフィードバックやエラーがある場合は、こちらへ：

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