AI智能体开发实战18节课从零跑通完整Agent教程【免费下载链接】ai-agents-for-beginners18 Lessons to Get Started Building AI Agents项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ai/ai-agents-for-beginners本文介绍微软开源课程 AI Agents for Beginners共18节解决AI智能体资料分散、示例代码难跑通的痛点适合刚接触AI应用开发、想动手写第一个Agent的开发者。每节课都配可直接运行的 Python 笔记本和 .NET 示例边学边跑不用自己拼环境。一、AI智能体和普通AI助手差在哪 普通AI助手是单轮问答你问它答答案边界是模型的参数知识。Agent 的差异在于它会行动核心结构就三块大语言模型决策大脑负责理解目标、拆解步骤、判断下一步做什么工具调用连接外部世界的接口模型可以调用搜索、API、代码执行等函数知识与记忆外部信息源和状态存储让回答不再受限于预训练知识。打个比方Agent 像一个会查资料、会用工具的实习生你交给它一个目标它自己检索、调用工具、核对结果而不是一次性给你一段文本。01-intro-to-ai-agents/ 讲透这套结构04-tool-use/ 则专门拆解工具调用的六步闭环函数序列化、模型解析、本地执行、结果回填。二、10分钟跑通第一个智能体开发环境搭建 ️先说清楚前提Python 3.12以及一个 Azure 订阅和 Microsoft Foundry 项目示例代码依赖它调用模型。完整步骤在 00-course-setup/ 里核心命令只有这几行git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ai/ai-agents-for-beginners cd ai-agents-for-beginners python -m venv venv source venv/bin/activate pip install -r requirements.txt cp .env.example .env几个容易卡住的点requirements.txt锁定了agent-framework-core1.10.0版本冲突多源于手动升级过依赖包.env里只需要填AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT和AZURE_AI_MODEL_DEPLOYMENT_NAME两个变量分别对应 Foundry 项目概览页的端点和你部署的模型名大部分笔记本通过az login完成身份认证不必在文件里写 API 密钥。跑通01-intro-to-ai-agents/code_samples/01-python-agent-framework.ipynb后环境就算就绪。三、项目里最值钱的三个技能点 Agentic RAG实战要点普通 RAG 是检索前K段塞进提示词检索质量差时答案照样跑偏。Agentic RAG 把检索变成循环模型先分析问题判断是否需要更多信息选工具检索再评估结果决定是否继续。对应 05-agentic-rag/ 模块示例笔记本自带内存知识库无需额外 Azure 资源即可运行。多智能体协作模式与示例路径单个 Agent 干所有活系统提示词会越来越长、职责越来越糊。08-multi-agent/ 对比了群聊、交接等协作模式code_samples/workflows-agent-framework/下有完整的 Python 和 .NET 可运行示例solution/目录还附了练习题答案。人类监督循环Human-in-the-LoopAgent 执行关键操作时不可全权信任。06-building-trustworthy-agents/ 给出 Human-in-the-Loop 机制任务流转到用户代理节点做确认任务要么完成、要么带着修正继续配套笔记本code_samples/06-human-in-the-loop.ipynb可以直接改参数体验。其余课程各有独立主题07-planning-design/ 讲规划09-metacognition/ 讲元认知11-agentic-protocols/ 覆盖 MCP 与 A2A 协议12-context-engineering/ 讲上下文管理13-agent-memory/ 讲记忆系统16-deploying-scalable-agents/ 和 18-securing-ai-agents/ 分别处理部署与加固按需单点进入即可。四、四周自学排期建议 周次重点完成标志第1周环境搭建 01至04课第一个Agent跑通工具调用Demo成功第2周05 Agentic RAG 06 可信智能体RAG循环跑通人工确认生效第3周08 多智能体 11 协议群聊示例跑通接上一个MCP服务器第4周从12/13/16课任选做自己的小项目产出带引用和运行轨迹的可用Demo排期的依据是 STUDY_GUIDE.md 里的学习方法每学完一节问一句我的Agent现在比之前多了什么能力并始终围绕一个小Demo推进避免学完就忘。这套课程从心智模型到生产部署闭环完整代码全部随仓库可验证适合作为AI智能体开发的主线教材。开始前先通读一遍 STUDY_GUIDE.md 校准节奏设计实践问题随手查 AGENTS.md卡住时可到仓库 README 里指向的 Discord 社区频道提问或在 issue 区查找同类问题。【免费下载链接】ai-agents-for-beginners18 Lessons to Get Started Building AI Agents项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ai/ai-agents-for-beginners创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
AI智能体开发实战：18节课从零跑通完整Agent教程
AI智能体开发实战18节课从零跑通完整Agent教程【免费下载链接】ai-agents-for-beginners18 Lessons to Get Started Building AI Agents项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ai/ai-agents-for-beginners本文介绍微软开源课程 AI Agents for Beginners共18节解决AI智能体资料分散、示例代码难跑通的痛点适合刚接触AI应用开发、想动手写第一个Agent的开发者。每节课都配可直接运行的 Python 笔记本和 .NET 示例边学边跑不用自己拼环境。一、AI智能体和普通AI助手差在哪 普通AI助手是单轮问答你问它答答案边界是模型的参数知识。Agent 的差异在于它会行动核心结构就三块大语言模型决策大脑负责理解目标、拆解步骤、判断下一步做什么工具调用连接外部世界的接口模型可以调用搜索、API、代码执行等函数知识与记忆外部信息源和状态存储让回答不再受限于预训练知识。打个比方Agent 像一个会查资料、会用工具的实习生你交给它一个目标它自己检索、调用工具、核对结果而不是一次性给你一段文本。01-intro-to-ai-agents/ 讲透这套结构04-tool-use/ 则专门拆解工具调用的六步闭环函数序列化、模型解析、本地执行、结果回填。二、10分钟跑通第一个智能体开发环境搭建 ️先说清楚前提Python 3.12以及一个 Azure 订阅和 Microsoft Foundry 项目示例代码依赖它调用模型。完整步骤在 00-course-setup/ 里核心命令只有这几行git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ai/ai-agents-for-beginners cd ai-agents-for-beginners python -m venv venv source venv/bin/activate pip install -r requirements.txt cp .env.example .env几个容易卡住的点requirements.txt锁定了agent-framework-core1.10.0版本冲突多源于手动升级过依赖包.env里只需要填AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT和AZURE_AI_MODEL_DEPLOYMENT_NAME两个变量分别对应 Foundry 项目概览页的端点和你部署的模型名大部分笔记本通过az login完成身份认证不必在文件里写 API 密钥。跑通01-intro-to-ai-agents/code_samples/01-python-agent-framework.ipynb后环境就算就绪。三、项目里最值钱的三个技能点 Agentic RAG实战要点普通 RAG 是检索前K段塞进提示词检索质量差时答案照样跑偏。Agentic RAG 把检索变成循环模型先分析问题判断是否需要更多信息选工具检索再评估结果决定是否继续。对应 05-agentic-rag/ 模块示例笔记本自带内存知识库无需额外 Azure 资源即可运行。多智能体协作模式与示例路径单个 Agent 干所有活系统提示词会越来越长、职责越来越糊。08-multi-agent/ 对比了群聊、交接等协作模式code_samples/workflows-agent-framework/下有完整的 Python 和 .NET 可运行示例solution/目录还附了练习题答案。人类监督循环Human-in-the-LoopAgent 执行关键操作时不可全权信任。06-building-trustworthy-agents/ 给出 Human-in-the-Loop 机制任务流转到用户代理节点做确认任务要么完成、要么带着修正继续配套笔记本code_samples/06-human-in-the-loop.ipynb可以直接改参数体验。其余课程各有独立主题07-planning-design/ 讲规划09-metacognition/ 讲元认知11-agentic-protocols/ 覆盖 MCP 与 A2A 协议12-context-engineering/ 讲上下文管理13-agent-memory/ 讲记忆系统16-deploying-scalable-agents/ 和 18-securing-ai-agents/ 分别处理部署与加固按需单点进入即可。四、四周自学排期建议 周次重点完成标志第1周环境搭建 01至04课第一个Agent跑通工具调用Demo成功第2周05 Agentic RAG 06 可信智能体RAG循环跑通人工确认生效第3周08 多智能体 11 协议群聊示例跑通接上一个MCP服务器第4周从12/13/16课任选做自己的小项目产出带引用和运行轨迹的可用Demo排期的依据是 STUDY_GUIDE.md 里的学习方法每学完一节问一句我的Agent现在比之前多了什么能力并始终围绕一个小Demo推进避免学完就忘。这套课程从心智模型到生产部署闭环完整代码全部随仓库可验证适合作为AI智能体开发的主线教材。开始前先通读一遍 STUDY_GUIDE.md 校准节奏设计实践问题随手查 AGENTS.md卡住时可到仓库 README 里指向的 Discord 社区频道提问或在 issue 区查找同类问题。【免费下载链接】ai-agents-for-beginners18 Lessons to Get Started Building AI Agents项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ai/ai-agents-for-beginners创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
