18节课跑通第一个AI智能体ai-agents-for-beginners 从零到多智能体上手教程【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让大模型查个天气、订个会议室它只会生成一段话却动不了任何东西——这就是 AI 智能体要解决的问题给模型配上工具和知识让它真正做事。开源课程 ai-agents-for-beginners 用 18 节课每节配文字讲解加可运行代码示例带你从零搭建并跑起来一个 AI Agent。价值速览它做什么18 节课覆盖 AI 智能体开发的完整链路——概念与用例、工具调用、Agentic RAG、多智能体协作、协议互操作MCP/A2A、本地部署与安全加固每课都有可直接运行的示例。替代你手动做的什么不用再从零散博客和 API 文档里自己拼环境——课程用 Microsoft Agent Framework 编写示例00-course-setup/README.md 把环境配置的标准答案写全了。用完后得到什么一套可复现的 Agent 代码、一套az login无密钥连接方式以及一份现成的排障清单能直接带进自己的项目。语言友好translations/zh-CN/README.md 提供中文翻译各课 code_samples 里还配有 C# 版本示例。三步上手第一步获取项目git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ai/ai-agents-for-beginners cd ai-agents-for-beginners仓库含 50 多种语言翻译完整克隆体积较大只想跑示例的话用git clone --depth 1 --filterblob:none --sparse再配合git sparse-checkout set只拉需要的课程文件夹即可官方文档里有现成命令。第二步准备环境python -m venv venv source venv/bin/activate pip install -r requirements.txt az login az account show要求 Python 3.12务必用它建 venvaz login是关键所有 notebook 靠它做免密钥认证。第三步跑通第一个演示cp .env.example .env填入AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT和AZURE_AI_MODEL_DEPLOYMENT_NAME两个值都在 Foundry 门户的项目页面上找得到然后打开01-intro-to-ai-agents/code_samples/01-python-agent-framework.ipynb按格子依次运行你的第一个 Agent 就跑起来了。核心功能拆解️ 工具调用让模型真的动手能力Tool Use 模式教模型调用函数——查数据库、调天气 API、跑一段计算而不只是回话。场景第 4 课的 04-tool-use/code_samples/ 里有完整示例典型用途是接上工单系统做客服应答、查实时数据做报表。效果模型从说能做变成做完了这是 Agent 和普通聊天机器人最大的分界线。 Agentic RAG检索由模型自己决定能力不再是先检索再回答的固定流程而是LLM 调用 → 工具使用 → LLM 调用的循环结果不满意就改写查询、换检索方式、加调一个工具直到答案成立。场景第 5 课的示例开箱即用内存知识库想接真实索引再加 Azure AI Search。效果知识库问答有据可依推理过程可回溯还能自我纠错。 多智能体拆任务各管一摊能力第 8 课讲清三种协作方式——hand-off 交接、group chat 群聊、filtering 过滤以及什么时候该从单 Agent 切到多 Agent。场景课程用旅行预订举例——找机票、订酒店、租车的专职 Agent 之间共享日期、预算等约束条件。效果单体 Agent 管太多会失忆或串味拆开后系统更好维护、更容易扩容某个 Agent 挂了也不全瘫。协议互操作MCP 与 A2A能力第 11 课覆盖三个标准——MCP 让 Agent 以统一方式接外部工具和数据A2A 负责 Agent 之间的通信协作NLWeb 让 Agent 用自然语言操作网页。场景11-agentic-protocols/code_samples/mcp-agents/ 下有成套可运行示例同目录还有 A2A 的 notebook。效果你搭的 Agent 不再是孤岛能接入更大的生态。一个完整场景走查拿第 5 课的 Agentic RAG 演示走一遍提问—出答案的全链路用户提出一个业务问题Agent 不直接作答。它先决定去查知识库把问题转成可检索的形式取回一批相关素材接着评估这些素材——不够就改写查询再来一次或者换另一个数据源素材够了才把它们和上下文拼起来生成最终答案并核对答案是否真的落在素材上。整个检索 → 评估 → 修正的循环里每一步的中间输出 notebook 都会打印出来你可以清楚看到它查了什么、为什么不满意、改了什么。这就是课程反复强调的模型自主掌握推理过程你不需要把步骤写死只需要定义它能用哪些工具。避坑与排障macOS 上的 SSL 证书报错出现ssl.SSLCertVerificationError时先跑/Applications/Python 3.XX/Install Certificates.command或pip install truststore后在脚本顶部调用truststore.inject_into_ssl()。用connection_verifyFalse关校验只算临时手段别进生产环境。Python 版本不对必须用 Python 3.12 建 venv否则 requirements.txt 里的依赖版本会装错这是 setup 文档里专门强调的一点。忘了az loginnotebook 用AzureCliCredential/DefaultAzureCredential读取 CLI 登录态没登录就会直接认证失败跑完az login后用az account show确认订阅正确。漏配环境变量大部分课只需要.env里那两个值但第 6、8 课的某些示例直连 Azure OpenAI还得加AZURE_OPENAI_ENDPOINT和AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT报错时先查对应课程的前置条件。别乱升版本课程把agent-framework-core钉在 1.10.01.11 有破坏性 API 变更示例代码会跑不起来装依赖时按锁定版本走。下一步与资源00-course-setup/README.md完整环境配置含浅克隆、.env配置与 TroubleshootingSTUDY_GUIDE.md学习指南按主题规划学习顺序每课README.md是该主题完整讲解code_samples/内含 Python 与 C# 双份示例translations/zh-CN/README.md中文翻译及 50 余种语言版本08-multi-agent/solution/solution.md第 8 课练习参考答案先把第 1 课的第一个 Agent 跑通再按 README 里的课程表往后推卡住时先查对应课程的 README大部分问题官方都提前写好了。【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
