عربی | بنگالی | بلغاریائی | برمی (میانمار) | چینی (سادہ) | چینی (روایتی، ہانگ کانگ) | چینی (روایتی، مکاؤ) | چینی (روایتی، تائیوان) | کروشین | چیک | ڈینش | ڈچ | ایستونین | فننش | فرانسیسی | جرمن | یونانی | عبرانی | ہندی | ہنگیرین | انڈونیشیائی | اطالوی | جاپانی | کنڑا | کوریائی | لتھوانین | ملایو | ملایالم | مراٹھی | نیپالی | نائجیریائی پِڈگِن | نارویجن | فارسی (فارسی) | پولش | پرتگالی (برازیل) | پرتگالی (پورٹگال) | پنجابی (گرمکھی) | رومانیائی | روسی | سربین (سیریلیک) | سلوواک | سلووینین | ہسپانوی | سواحلی | سویڈش | تاگالوگ (فلپائنی) | تمل | تیلگو | تھائی | ترکی | یوکرینی | اردو | ویتنامی
کیا آپ مقامی طور پر کلون کرنا پسند کریں گے؟
یہ رپوزیٹری 50+ زبانوں کے تراجم شامل کرتی ہے جو ڈاؤن لوڈ سائز کو کافی بڑھا دیتی ہیں۔ بغیر تراجم کے کلون کرنے کے لیے sparse checkout استعمال کریں:
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"یہ آپ کو کورس مکمل کرنے کے لیے درکار ہر چیز فراہم کرتا ہے اور ڈاؤن لوڈ بہت تیز ہوتا ہے۔
اگر آپ مزید تراجم چاہتے ہیں تو سپورٹ کی جانے والی زبانیں یہاں درج ہیں
اس کورس میں AI ایجنٹس بنانے کی بنیادی باتوں کو کور کرنے والے اسباق ہیں۔ ہر سبق اپنا موضوع کور کرتا ہے، لہٰذا جہاں چاہیں وہاں سے شروع کریں!
اس کورس کے لیے متعدد زبانوں کی حمایت موجود ہے۔ دستیاب زبانوں کے لیے ہماری دستیاب زبانیں یہاں جائیں۔
اگر آپ پہلی بار Generative AI ماڈلز کے ساتھ بنا رہے ہیں، تو ہمارا Generative AI For Beginners کورس دیکھیں، جس میں GenAI کے ساتھ بنانے کے بارے میں 21 اسباق شامل ہیں۔
یہ ریپو کو اسٹار (🌟) دیں اور کوڈ چلانے کے لیے اس ریپو کو fork کریں نا بھولیں۔
اگر آپ پھنس جائیں یا AI ایجنٹس بنانے کے بارے میں کوئی سوال ہو تو ہمارے مخصوص Discord چینل میں شامل ہوں: Microsoft Foundry Discord.
اس کورس کا ہر سبق کوڈ مثالوں پر مشتمل ہے، جنہیں code_samples فولڈر میں پایا جا سکتا ہے۔ اپنا کاپی بنانے کے لیے آپ اس ریپو کو fork کر سکتے ہیں.
ان مشقوں میں کوڈ مثالیں Language Models کے ساتھ تعامل کے لیے Microsoft Foundry اور GitHub Model Catalogs استعمال کرتی ہیں:
- Github Models - مفت / محدود
- Microsoft Foundry - Azure اکاؤنٹ درکار ہے
یہ کورس مندرجہ ذیل Microsoft کے AI Agent فریم ورکس اور خدمات بھی استعمال کرتا ہے:
مزید معلومات کے لیے کہ اس کورس کے کوڈ کو کیسے چلایا جائے، Course Setup پر جائیں۔
کیا آپ کے پاس تجاویز ہیں یا املا یا کوڈ میں غلطیاں ملی ہیں؟ ایک مسئلہ اٹھائیں یا ایک pull request بنائیں
- README میں واقع ایک تحریری سبق اور ایک مختصر ویڈیو
- Python کوڈ مثالیں جو Microsoft Foundry اور Github Models (مفت) کی حمایت کرتی ہیں
- آپ کی تعلیم جاری رکھنے کے لیے اضافی وسائل کے لنکس
| سبق | متن اور کوڈ | ویڈیو | اضافی مطالعہ |
|---|---|---|---|
| AI ایجنٹس کا تعارف اور ایجنٹس کے استعمال کے کیسز | لنک | ویڈیو | لنک |
| AI ایجنٹک فریم ورکس کی تلاش | لنک | ویڈیو | لنک |
| AI ایجنٹک ڈیزائن پیٹرنز کو سمجھنا | لنک | ویڈیو | لنک |
| ٹول استعمال ڈیزائن پیٹرن | لنک | ویڈیو | لنک |
| Agentic RAG | لنک | ویڈیو | لنک |
| قابل اعتماد AI ایجنٹس بنانا | لنک | ویڈیو | لنک |
| پلاننگ ڈیزائن پیٹرن | لنک | ویڈیو | لنک |
| ملٹی ایجنٹ ڈیزائن پیٹرن | لنک | ویڈیو | لنک |
| میٹا-ادراک ڈیزائن پیٹرن | لنک | ویڈیو | لنک |
| پیداوار میں AI ایجنٹس | لنک | ویڈیو | لنک |
| ایجنٹک پروٹوکولز کا استعمال (MCP، A2A اور NLWeb) | لنک | ویڈیو | لنک |
| AI ایجنٹس کے لیے کانٹیکسٹ انجینئرنگ | لنک | ویڈیو | لنک |
| ایجنٹک میموری کا انتظام | لنک | ویڈیو | |
| Microsoft Agent Framework کی تلاش | لنک | ||
| کمپیوٹر یوز ایجنٹس (CUA) بنانا | جلد دستیاب | ||
| مقیاس پزیر ایجنٹس کی تعیناتی | جلد دستیاب | ||
| مقامی AI ایجنٹس بنانا | جلد دستیاب | ||
| AI ایجنٹس کی حفاظت | جلد دستیاب |
ہماری ٹیم دیگر کورسز بھی بناتی ہے! دیکھیں:
-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA){kind=icon}
-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC){kind=icon}
-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9){kind=icon}
Shivam Goyal کا شکریہ کہ انہوں نے Agentic RAG کی مثال دکھانے والے اہم کوڈ سیمپلز میں تعاون کیا۔
یہ پروجیکٹ تعاون اور تجاویز کا خیرمقدم کرتا ہے۔ زیادہ تر شراکتوں کے لیے ضروری ہے کہ آپ ایک Contributor License Agreement (CLA) سے متفق ہوں جو یہ ظاہر کرے کہ آپ کے پاس اپنے تعاون کے استعمال کے لیے ہمیں حقوق دینے کا حق ہے اور آپ حقیقتاً وہ حقوق دے رہے ہیں۔ تفصیلات کے لیے ملاحظہ کریں https://cla.opensource.microsoft.com۔
جب آپ پُل ریکویسٹ جمع کرواتے ہیں، تو ایک CLA بوٹ خود بخود طے کرے گا کہ آیا آپ کو CLA فراہم کرنے کی ضرورت ہے اور PR کو مناسب طریقے سے نشان زد کرے گا (مثلاً، سٹیٹس چیک، تبصرہ)۔ بس بوٹ کی ہدایات پر عمل کریں۔ آپ کو یہ ایک بار ہی کرنا ہوگا ان تمام ریپوز میں جو ہمارے CLA استعمال کرتے ہیں۔
اس پروجیکٹ نے Microsoft Open Source Code of Conduct اپنایا ہے۔ مزید معلومات کے لیے Code of Conduct FAQ دیکھیں یا کسی اضافی سوال یا تبصرے کے لیے opencode@microsoft.com سے رابطہ کریں۔
اس پروجیکٹ میں کسی پروجیکٹ، پروڈکٹ، یا سروس کے ٹریڈ مارکس یا لوگوز شامل ہو سکتے ہیں۔ Microsoft کے ٹریڈ مارکس یا لوگوز کے مجاز استعمال پر عمل کرنا ہوگا اور انہیں Microsoft's Trademark & Brand Guidelines کے مطابق استعمال کرنا ضروری ہے۔ اس پروجیکٹ کے تبدیل شدہ ورژنز میں Microsoft کے ٹریڈ مارکس یا لوگوز کے استعمال سے الجھن پیدا نہیں ہونی چاہیے اور نہ ہی یہ Microsoft کی اسپانسرشِپ کا تاثر دینا چاہیے۔ کسی تیسری پارٹی کے ٹریڈ مارکس یا لوگوز کا استعمال ان تیسری پارٹیوں کی پالیسیوں کے تابع ہوگا۔
اگر آپ پھنس جائیں یا AI ایپس بنانے کے بارے میں کوئی سوال ہو تو شامل ہوں:
اگر آپ کو پروڈکٹ کے بارے میں فیڈبیک ہو یا بناتے وقت غلطیاں آئیں تو ملاحظہ کریں:
دستبرداری: اس دستاویز کا ترجمہ مصنوعی ذہانت (AI) پر مبنی ترجمہ سروس Co-op Translator کی مدد سے کیا گیا ہے۔ اگرچہ ہم درستگی کے لیے کوشاں ہیں، براہِ کرم نوٹس کریں کہ خودکار تراجم میں غلطیاں یا عدم مطابقت ہو سکتی ہے۔ اصل دستاویز کو اس کی مادری زبان میں معتبر ماخذ سمجھنا چاہیے۔ اہم معلومات کے لیے پیشہ ور انسانی ترجمہ کی سفارش کی جاتی ہے۔ اس ترجمے کے استعمال سے پیدا ہونے والی کسی بھی غلط فہمی یا غلط تعبیر کے لیے ہم ذمہ دار نہیں ہوں گے۔