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数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 79252
使用教程
⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理;原始文档不完整,部分步骤为通用流程推断,实际安装请以项目官方文档为准。
⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明,以下步骤为通用流程,请以官方文档为准。
环境要求
- 能访问 GitHub 并安装 Git(用于克隆/fork 仓库)
- 本地可运行 Jupyter Notebook 的环境,用于动手实践课程代码
- 对生成式 AI 基础概念有初步了解(否则建议先学 Generative AI For Beginners 课程)
- 无需付费即可开始,课程以仓库中的 Notebook 形式提供
安装与启动步骤
-
1Fork 仓库
按 README 提示先 fork 本仓库到自己的账号,方便后续运行和修改课程代码。
-
2克隆仓库到本地
把仓库下载到本地,后续所有课程 Notebook 都在这个目录里。
git clone https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners.git -
3进入项目目录
切换到克隆下来的课程目录,之后的查看与运行操作都在此目录内进行。
cd ai-agents-for-beginners -
4阅读中文版说明
README 提供多语言翻译,简体中文版本位于 translations/zh-CN/README.md,可先看中文说明。
cat translations/zh-CN/README.md -
5挑选课程开始学习
每个课时主题独立,README 说明可从任意一节开始,按兴趣或难度自由选择。
-
6补充生成式 AI 基础
如果是第一次使用生成式 AI 模型,README 建议先学习 Generative AI For Beginners 课程。
如何确认成功
能在仓库中打开课程 Notebook、看到课程内容与代码示例,即说明本地准备已完成。
常见问题
Q:这个项目需要 pip install 或 docker 安装吗?
A:README 节选中未提供任何安装命令,它本质是课程仓库,代码以 Jupyter Notebook 形式提供,具体依赖请查看对应课时 Notebook 内的说明。
Q:英文不好能学吗?
A:可以。README 提供多语言支持,简体中文版本在 translations/zh-CN/README.md,繁体中文也有多个版本。
Q:必须从第一节开始学吗?
A:不必须。README 明确说明每节课覆盖各自主题,可以从任意一节开始学习。
Q:我完全没接触过生成式 AI 怎么办?
A:README 建议先学习配套的 Generative AI For Beginners 课程(含 21 节课),再来学本课程更顺畅。
Q:为什么要 fork 和 star 仓库?
A:README 提示 star 收藏、fork 到自己账号后再运行代码,方便保存学习进度和做练习。
注意事项
- README 节选未给出具体运行环境、依赖包和 API Key 配置,动手前请查看每节课 Notebook 内的实际说明。
- 课程为免费开源教程,按课时组织,建议边看边在本地运行 Notebook 代码。
- 若需中文内容,可直接阅读 translations 目录下的对应语言版本,避免翻译误差。
- 官方入口为 https://aka.ms/ai-agents-beginners,遇到问题可优先查阅仓库页面更新。
核心亮点
- 课程体系完整,从概念到实战逐层深入,适合零基础入门。
- 基于微软官方实践,涵盖AutoGen、Semantic Kernel等主流框架。
- 每个课程配有代码和作业,动手操作强,能快速产出可运行Demo。
不足之处
- 部分课程依赖微软生态(如Azure),对非Azure用户不友好。
- 文档/社区待观察,课程更新节奏可能跟不上框架快速迭代。
适用场景
- 开发者自学AI Agent,系统化入门。
- 企业内训或高校教学,作为AI课程教材。
- 技术团队快速评估Agent框架,参考最佳实践。
替代项目
LangChain Academy、Hugging Face Agents Course、DeepLearning.AI Short Courses
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