项目介绍
AI Agents for Beginners 是微软面向开发者开源的一套 AI Agent 课程。18 节内容从 Agent 的基本概念一路走到工具调用、Agentic RAG、规划、多 Agent 编排、上下文工程、记忆、浏览器操作、部署与安全。每节都有文字教程和短视频，多数章节配有 Python Notebook，仓库里也能找到 .NET 示例、知识检查、作业与学习路线，适合自学，也适合团队共同推进。
核心功能
Agent 基础与设计模式
第 01 至 03 课先解释 Agent 的使用场景、框架差异和常见设计模式，让学习者在写工具和编排代码前建立共同语言。
工具、检索与规划
第 04、05、07 课分别讲工具调用、Agentic RAG 和规划，每节都从课程页连接到 Notebook 或练习。
多 Agent 与协议
课程介绍多 Agent 工作流，以及 MCP、A2A、NLWeb 等 Agent 协议，并在后续章节接入 Microsoft Agent Framework 的编排模式。
上下文、记忆与复盘
专门的章节分别处理上下文选择、持久记忆和元认知复盘，让这些问题不会被混成一段笼统的系统提示词。
部署、本地运行与安全
最后几课涵盖 Microsoft Foundry 规模化部署、冒烟测试、基于 Foundry Local 的本地 Agent，以及可审计和防篡改的 Agent 行为。
获取与使用
先做浅克隆，再创建隔离的 Python 3.12 环境，复制示例环境文件，并从设置课开始。只有选中的 Notebook 确实需要时，再创建 Microsoft Foundry 资源。
让 AI Agent 帮你安装
把这段话发送给 Codex、Claude Code 或其他可以操作本地环境的 AI Agent。
请帮我安全配置 AI Agents for Beginners。项目地址是 https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners。先阅读提交 25b7985f3b2dc37a84f4a7387ccd3c9f0e5b1595 下的 README.md、00-course-setup/README.md、.env.example、requirements.txt、SECURITY.md 与 LICENSE。确认 Git、Python 3.12 以上环境、可用磁盘空间，以及我要学习 Python 还是 .NET、选择 Microsoft Foundry 云端路线还是 Foundry Local。完整仓库历史约 3 GB，优先浅克隆或稀疏检出。安装 requirements.txt 前创建隔离虚拟环境。不要输出、提交或虚构项目端点、订阅标识、连接 ID、API 密钥和 Token。执行 Azure 登录、创建资源、产生付费模型调用、控制浏览器、部署 Agent 或访问课程目录之外的文件前先询问。先运行一个低风险 Notebook，逐项报告命令、文件变更与结果，并把文档说明和实际观察分开。- Git
- Python 3.12 或更高版本
- pip 与虚拟环境支持
- 主线云端练习需要 Azure CLI
- 多数 Notebook 需要 Azure 订阅与 Microsoft Foundry 项目
- .NET 示例需要 .NET 10 或更高版本
- 已部署的模型，设置文档示例使用 gpt-5-mini
git clone --depth 1 https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners.git- 1选择学习路线
初学者可按顺序完成第 01 至 06 课。目标明确的开发者可以参考 STUDY_GUIDE.md，分别走工具、RAG、多 Agent、生产部署或本地 Agent 路线。
- 2只克隆需要的内容
完整学习可用 depth 1 浅克隆，只学少量章节可稀疏检出设置课和对应目录，从而避开约 3 GB 的翻译资源与历史。
- 3准备隔离运行环境
创建 Python 3.12 虚拟环境并安装 requirements.txt。只有学习 .NET 示例时才需要安装 .NET 10。
- 4配置一条模型路线
主线路线通过 Azure CLI 登录，并把 Microsoft Foundry 项目端点与模型部署名写入本地 .env。按章节需要再配置附加服务。
- 5运行低风险课程
先选一个不部署基础设施、不控制浏览器的前期 Notebook，检查输出、Token 消耗、发送给模型的数据和新增文件。
- 6逐步加入生产检查
走到部署阶段后，再把可信行为、评估、观测、冒烟测试和安全章节纳入流程。课程示例仍需结合自己的项目重新审查。
安装依赖后，只有选择云端路线时才运行 az login 与 az account show。复制 .env.example 为 .env，填入自己的项目端点和部署名，再打开一个前期 Python Notebook。先确认导入和身份验证成功，再尝试工具、检索、部署或浏览器操作。本次收录没有执行这些步骤。
- 只学少数章节时可用稀疏检出
- 主线云端路线通过 Azure CLI 登录并连接 Microsoft Foundry 项目
- 按进度逐章配置附加服务，无需一开始就准备齐全
- Foundry Local 适合本地学习，但无法覆盖所有云端能力
使用场景
系统自学 AI Agent
用同一个小型 Demo 串起概念、工具、RAG、编排、生产与安全，比零散复制代码更容易看清能力如何逐步增加。
团队开发者培训
把文字课程、Notebook、作业和知识检查组合成 Microsoft Agent Framework 的内部学习计划。
比较 Agent 架构
通过具体示例比较单 Agent、多 Agent、云端托管与本地优先路线，并逐项讨论可信边界。
补齐生产准备清单
借助后半程课程检查部署、路由、缓存、评估、追踪、人工审批、测试和安全方面还缺什么。
使用评价
AI Agents for Beginners 的价值在于课程链条完整。它把基础概念一路接到代码、作业、测试、部署与安全，学习指南也让读者可以按目标跳转。CHANGELOG 显示项目近期持续迁移 Microsoft Agent Framework 与 Foundry 相关代码。实际门槛同样清楚，多数可运行的云端示例需要 Azure 资源，一些章节还要附加服务，而没有 Release 和 tag 的仓库更适合按提交做可复现审阅。本条目核对了公开源码与文档，没有在 AgentMatter 环境执行 Notebook。
值得一试的地方
- 18 节课覆盖基础、实现、生产与安全
- 文字、视频、Notebook、.NET 示例、作业和知识检查兼顾多种学习方式
- 学习指南提供按目标选课的路线
- MIT 许可、微软组织、安全政策、测试目录和近期维护均可公开核验
- 云端与本地优先两条 Agent 路线都有文档
使用前要知道
- 多数主线 Notebook 需要 Azure 与 Microsoft Foundry 资源
- 若干章节需要额外服务或运行时
- 仓库没有可固定的官方 GitHub Release 或 tag
- 完整历史和翻译资源体积较大
- 本次收录没有安装依赖或执行代码
README
AI Agents for Beginners
Overview
微软开源的 18 节 AI Agent 课程，从设计模式、工具调用和 Agentic RAG 讲到多 Agent、上下文、记忆、部署与安全，并提供 Python 与 .NET 示例。 微软开源的 18 节 AI Agent 入门课程，包含文字教程、短视频、Python Notebook 与 .NET 示例。
Getting started
- 先做浅克隆，再创建隔离的 Python 3.12 环境，复制示例环境文件，并从设置课开始。只有选中的 Notebook 确实需要时，再创建 Microsoft Foundry 资源。
- 课程共 18 节。前六节先讲清 Agent 概念、框架、设计模式、工具调用、Agentic RAG 和可信行为，后续再进入规划、多 Agent、元认知、生产实践、协议、上下文、记忆、Microsoft Agent Framework、浏览器操作、规模化部署、本地 Agent 与安全。
- 每节课都提供文字 README、短视频和 Python 示例。仓库还收录 .NET 示例、知识检查、作业、学习指南，以及 50 多种自动翻译版本，其中包括简体中文。
- 安装依赖后，只有选择云端路线时才运行 az login 与 az account show。复制 .env.example 为 .env，填入自己的项目端点和部署名，再打开一个前期 Python Notebook。先确认导入和身份验证成功，再尝试工具、检索、部署或浏览器操作。本次收录没有执行这些步骤。
Configuration
git clone --depth 1 https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners.git