19 节课从零到部署AI 智能体开发指南【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一句帮我规划三天京都行程预算 8000 元系统自己拆出找航班、订酒店、摊预算三步交给几个子智能体并行处理日期和预算互相咬合后拼出完整方案。这不是 PPT 演示而是微软开源课程 AI Agents for Beginners 里的真实作业——19 个模块带你走完 AI 智能体 从第一行代码到可上线服务的全过程。课程规模与学习路线先看全貌再动手这个 AI 智能体教程 的仓库里模块从 00 到 18 共 19 个每课一份 README、配套 Jupyter notebook 和 C# 示例代码统一跑在 Microsoft Agent Framework Microsoft Foundry Agent Service 上。维度情况模块00 环境搭建 → 18 安全加固共 19 课每课内容文字 视频 可运行 notebookPython 为主部分课含 .NET前置条件Python 3.12、Azure CLI、一个部署了模型的 Microsoft Foundry 项目适合人群有 Python 基础、第一次接触智能体开发的新手和普通开发者推荐路径先读 00-course-setup/ 把环境跑通接着按 01→06 顺序过完基础概念、框架、设计模式、工具、检索、可信之后挑 08 多智能体、13 记忆、16 部署做专项深入。课程不强制顺序每课可独立开跑。从克隆到跑通第一个智能体只需 4 步克隆仓库并安装依赖仓库含 50 语言翻译体积偏大时间紧可加--depth 1浅克隆git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ai/ai-agents-for-beginners cd ai-agents-for-beginners pip install -r requirements.txt用az login登录 Azure——大多数 notebook 靠 CLI 会话鉴权不用配 API key。打开01-intro-to-ai-agents/code_samples/01-python-agent-framework.ipynb逐格运行。验证点模型返回一段对话输出说明 Foundry 项目、endpoint、依赖三者都配对了。之后每换一课重复第 3 步即可。三个决定智能体上限的机制检索增强模型自己决定查什么。原理一句话不是先检索再回答而是模型在循环里自己判断该不该查、查什么、查得不好就换个问法重来。例子让它出产品发布策略它会自己先查市场趋势、再查竞品数据、再对照内部销售指标发现哪块数据有缺口就自动补一轮检索而不是按你预写的链路走。对应 05-agentic-rag/ 的完整实现。工具调用给智能体一双手。原理把普通 Python 函数声明成工具模型按 schema 自己挑着调。例子声明查天气、算汇率、订餐厅三个函数后问周末去大阪吃怀石值不值它会自己先算汇率、再订位最后串成结论。第 4 课 04-tool-use/ 有现成的天气、搜索工具示例可以抄作业。跨会话记忆把偏好存下来。原理把对话中的关键信息持久化下次直接取用。例子说过一次我晕车别安排大巴之后所有行程自动避开大巴不用重复交代。第 13 课的 13-agent-memory/ 有可运行的 memory 实现。什么时候该拆成多个智能体课程里的比喻很准单智能体像夫妻店什么都干但容易顾此失彼多智能体像连锁分店各管一段还互相咬合。通信上主要三招——共享状态日期、预算写进公共上下文、交接航班智能体把确认后的日期递给酒店智能体、群聊多个智能体轮流发言、互相纠错。京都行程这个案例在 workflows-agent-framework 里有 Python 和 .NET 两套完整代码建议直接跑一遍看消息怎么流动。部署前过一遍这份清单本地 notebook开发调试用az login 环境变量就够。云服务Foundry Agent Service要上真实用户时选它智能体被版本化、可观测、可回滚第 16 课专门对比了原型和生产在身份、状态、失败处理上的 7 处差异。容器化流量上来后按需水平扩缩无状态设计是关键。优化侧记四笔提示词瘦身、高频工具调用结果缓存、模型路由简单问题走小模型省成本、OpenTelemetry 追踪每步耗时。下一步沿三条进阶线深入元认知09-metacognition/让智能体先自评我答得靠谱吗不行就自我修正。智能体协议11-agentic-protocols/MCP 和 A2A让不同厂商的智能体用统一接口对话。浏览器操作15-browser-use/让智能体自己点网页、填表单。配套阅读STUDY_GUIDE.md 是官方学习路线00-course-setup/ 有全部环境细节16-deploying-scalable-agents/ 是上线前最后要读的一课。课程的价值在于把概念—代码—上线这条链一次性打通而不是停在 demo 层面。明天就能做的事把仓库克隆下来装完依赖把第 1 课的 notebook 从头跑到尾——看到模型回话的那一刻你就算正式入坑了 【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 19 节课从零到部署：AI 智能体开发指南
19 节课从零到部署AI 智能体开发指南【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一句帮我规划三天京都行程预算 8000 元系统自己拆出找航班、订酒店、摊预算三步交给几个子智能体并行处理日期和预算互相咬合后拼出完整方案。这不是 PPT 演示而是微软开源课程 AI Agents for Beginners 里的真实作业——19 个模块带你走完 AI 智能体 从第一行代码到可上线服务的全过程。课程规模与学习路线先看全貌再动手这个 AI 智能体教程 的仓库里模块从 00 到 18 共 19 个每课一份 README、配套 Jupyter notebook 和 C# 示例代码统一跑在 Microsoft Agent Framework Microsoft Foundry Agent Service 上。维度情况模块00 环境搭建 → 18 安全加固共 19 课每课内容文字 视频 可运行 notebookPython 为主部分课含 .NET前置条件Python 3.12、Azure CLI、一个部署了模型的 Microsoft Foundry 项目适合人群有 Python 基础、第一次接触智能体开发的新手和普通开发者推荐路径先读 00-course-setup/ 把环境跑通接着按 01→06 顺序过完基础概念、框架、设计模式、工具、检索、可信之后挑 08 多智能体、13 记忆、16 部署做专项深入。课程不强制顺序每课可独立开跑。从克隆到跑通第一个智能体只需 4 步克隆仓库并安装依赖仓库含 50 语言翻译体积偏大时间紧可加--depth 1浅克隆git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ai/ai-agents-for-beginners cd ai-agents-for-beginners pip install -r requirements.txt用az login登录 Azure——大多数 notebook 靠 CLI 会话鉴权不用配 API key。打开01-intro-to-ai-agents/code_samples/01-python-agent-framework.ipynb逐格运行。验证点模型返回一段对话输出说明 Foundry 项目、endpoint、依赖三者都配对了。之后每换一课重复第 3 步即可。三个决定智能体上限的机制检索增强模型自己决定查什么。原理一句话不是先检索再回答而是模型在循环里自己判断该不该查、查什么、查得不好就换个问法重来。例子让它出产品发布策略它会自己先查市场趋势、再查竞品数据、再对照内部销售指标发现哪块数据有缺口就自动补一轮检索而不是按你预写的链路走。对应 05-agentic-rag/ 的完整实现。工具调用给智能体一双手。原理把普通 Python 函数声明成工具模型按 schema 自己挑着调。例子声明查天气、算汇率、订餐厅三个函数后问周末去大阪吃怀石值不值它会自己先算汇率、再订位最后串成结论。第 4 课 04-tool-use/ 有现成的天气、搜索工具示例可以抄作业。跨会话记忆把偏好存下来。原理把对话中的关键信息持久化下次直接取用。例子说过一次我晕车别安排大巴之后所有行程自动避开大巴不用重复交代。第 13 课的 13-agent-memory/ 有可运行的 memory 实现。什么时候该拆成多个智能体课程里的比喻很准单智能体像夫妻店什么都干但容易顾此失彼多智能体像连锁分店各管一段还互相咬合。通信上主要三招——共享状态日期、预算写进公共上下文、交接航班智能体把确认后的日期递给酒店智能体、群聊多个智能体轮流发言、互相纠错。京都行程这个案例在 workflows-agent-framework 里有 Python 和 .NET 两套完整代码建议直接跑一遍看消息怎么流动。部署前过一遍这份清单本地 notebook开发调试用az login 环境变量就够。云服务Foundry Agent Service要上真实用户时选它智能体被版本化、可观测、可回滚第 16 课专门对比了原型和生产在身份、状态、失败处理上的 7 处差异。容器化流量上来后按需水平扩缩无状态设计是关键。优化侧记四笔提示词瘦身、高频工具调用结果缓存、模型路由简单问题走小模型省成本、OpenTelemetry 追踪每步耗时。下一步沿三条进阶线深入元认知09-metacognition/让智能体先自评我答得靠谱吗不行就自我修正。智能体协议11-agentic-protocols/MCP 和 A2A让不同厂商的智能体用统一接口对话。浏览器操作15-browser-use/让智能体自己点网页、填表单。配套阅读STUDY_GUIDE.md 是官方学习路线00-course-setup/ 有全部环境细节16-deploying-scalable-agents/ 是上线前最后要读的一课。课程的价值在于把概念—代码—上线这条链一次性打通而不是停在 demo 层面。明天就能做的事把仓库克隆下来装完依赖把第 1 课的 notebook 从头跑到尾——看到模型回话的那一刻你就算正式入坑了 【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