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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"Das gibt Ihnen alles, was Sie benötigen, um den Kurs mit einem viel schnelleren Download abzuschließen.
Wenn Sie wünschen, dass weitere Übersetzungen unterstützt werden, sind diese hier aufgelistet
Dieser Kurs enthält Lektionen, die die Grundlagen für den Aufbau von KI-Agenten abdecken. Jede Lektion behandelt ihr eigenes Thema, also fangen Sie einfach dort an, wo Sie möchten!
Für diesen Kurs gibt es eine mehrsprachige Unterstützung. Gehen Sie zu unseren verfügbaren Sprachen hier.
Wenn Sie zum ersten Mal mit generativen KI-Modellen arbeiten, sehen Sie sich unseren Kurs Generative KI für Anfänger an, der 21 Lektionen zum Thema GenAI enthält.
Vergessen Sie nicht, dieses Repository zu sternen (🌟) und es zu forken, um den Code auszuführen.
Wenn Sie stecken bleiben oder Fragen zum Erstellen von KI-Agenten haben, treten Sie unserem speziellen Discord-Kanal im Microsoft Foundry Discord bei.
Jede Lektion in diesem Kurs enthält Codebeispiele, die im Ordner code_samples zu finden sind. Sie können dieses Repository forken, um Ihre eigene Kopie zu erstellen.
Die Codebeispiele in diesen Übungen verwenden Microsoft Foundry und GitHub Model Catalogs für die Interaktion mit Sprachmodellen:
- Github-Modelle - Kostenlos / Begrenzt
- Microsoft Foundry - Azure-Konto erforderlich
Dieser Kurs verwendet außerdem die folgenden KI-Agenten-Frameworks und -Dienste von Microsoft:
Für weitere Informationen zur Ausführung des Codes für diesen Kurs gehen Sie zu Kurs-Setup.
Haben Sie Vorschläge oder Fehler in Rechtschreibung oder Code gefunden? Eröffnen Sie ein Issue oder Erstellen Sie eine Pull-Anfrage
- Eine schriftliche Lektion, die im README und in einem kurzen Video zu finden ist
- Python-Codebeispiele, die Microsoft Foundry und Github-Modelle (kostenlos) unterstützen
- Links zu zusätzlichen Ressourcen, um das Lernen fortzusetzen
| Lektion | Text & Code | Video | Zusätzliches Lernen |
|---|---|---|---|
| Einführung in KI-Agenten und Agentenanwendungen | Link | Video | Link |
| Erforschung von KI-Agenten-Frameworks | Link | Video | Link |
| Verständnis von Designmustern für KI-Agenten | Link | Video | Link |
| Designmuster für Werkzeugnutzung | Link | Video | Link |
| KI-Agenten mit RAG | Link | Video | Link |
| Aufbau vertrauenswürdiger KI-Agenten | Link | Video | Link |
| Designmuster für Planung | Link | Video | Link |
| Designmuster für Multi-Agenten | Link | Video | Link |
| Metakognitives Designmuster | Link | Video | Link |
| KI-Agenten in Produktion | Link | Video | Link |
| Verwendung agentischer Protokolle (MCP, A2A und NLWeb) | Link | Video | Link |
| Kontext-Engineering für KI-Agenten | Link | Video | Link |
| Verwaltung agentischer Erinnerungen | Link | Video | |
| Erkundung des Microsoft Agent Framework | Link | ||
| Erstellung von Computerbenutzeragenten (CUA) | Demnächst verfügbar | ||
| Bereitstellung skalierbarer Agenten | Demnächst verfügbar | ||
| Erstellung lokaler KI-Agenten | Demnächst verfügbar | ||
| Sicherung von KI-Agenten | Demnächst verfügbar |
Unser Team produziert weitere Kurse! Schau dir an:
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Danke an Shivam Goyal für die Bereitstellung wichtiger Code-Beispiele, die Agentic RAG demonstrieren.
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