ai-agents-for-beginners

18节课，从零上手构建AI智能体，边学边练。

这是一个面向初学者的AI智能体构建教程项目，由微软云倡导团队维护，包含18节系统化课程。项目旨在帮助开发者从零开始掌握AI Agent的核心概念与实战技能，涵盖智能体框架（如AutoGen、Semantic Kernel）、Agentic RAG、Foundry本地开发、多智能体协作等关键技术。课程采用Jupyter Notebook形式，提供代码示例、动手实验和作业，内容从基础原理到高级应用层层递进，解决初学者不知如何入门、缺乏实战路径的问题。核心能力包括：理解智能体与普通AI应用的区别、掌握主流框架的使用方法、学会设计工具调用与记忆机制、构建可运行的智能体应用。项目以免费、开源、结构化课程为特色，适合自学或教学场景。

开源 free 智能体

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 75443

维护状态活跃

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类智能体

开发团队microsoft

所属国家

官网地址https://aka.ms/ai-agents-beginners

GitHubhttps://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners

定价模式free

价格说明开源教程项目，MIT许可证，完全免费，无付费版本。

访问状态

是否开源是

开源协议MIT

主要语言Jupyter Notebook

技术栈/模型agentic-ai,agentic-framework,agentic-rag,ai-agents,ai-agents-framework,autogen,foundry,foundry-local,generative-ai,microsoft-foundry,semantic-kernel

GitHub 星标★ 75443

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2024-11-28 00:00:00

最近更新2026-09-22 00:00:00

维护状态活跃

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数3

使用教程

难度：入门约 10 分钟部署方式：本地安装 6 步

⚠ 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

项目介绍

ai-agents-for-beginners 是学习教育领域的开源项目，由 microsoft 开发，2024 年首次发布。

在全站 13,090 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（75,443）位列前 1%，在学习教育分类的 429 个项目里位列前 2%。

近 42 天，它的 GitHub 星标从 72,000 增加到 75,443，净增 3,443。

项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-22。开源教程项目，MIT许可证，完全免费，无付费版本。

它主要面向的使用场景是：开发者自学AIAgent，系统化入门。同类可对比的替代方案包括 LangChain Academy、Hugging Face Agents Course、DeepLearning.AI Short Courses。

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