KI-Agenten für Einsteiger – Ein Kurs

Ein Kurs, der alles vermittelt, was Sie wissen müssen, um mit dem Aufbau von KI-Agenten zu beginnen

🌐 Mehrsprachige Unterstützung

Übersetzungen werden mit Co-op Translator gepflegt

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Dieses Repository enthält Übersetzungen in über 50 Sprachen, was die Download-Größe erheblich erhöht. Um ohne Übersetzungen zu klonen, verwenden Sie Sparse Checkout:

Bash / macOS / Linux:

git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners.git
cd ai-agents-for-beginners
git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'

CMD (Windows):

git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners.git
cd ai-agents-for-beginners
git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images"

So erhalten Sie alles, was Sie für den Kurs benötigen, mit einem viel schnelleren Download.

Für weitere Sprachoptionen siehe Unterstützte Sprachen von Co-op Translator.

🌱 Erste Schritte

Dieser Kurs umfasst Lektionen, die die Grundlagen des Aufbaus von KI-Agenten erklären. Jede Lektion behandelt ein eigenes Thema, Sie können also dort beginnen, wo Sie möchten!

Für diesen Kurs gibt es mehrsprachige Unterstützung. Besuchen Sie unsere verfügbaren Sprachen hier.

Wenn dies Ihr erstes Mal ist, dass Sie mit generativen KI-Modellen arbeiten, sehen Sie sich unseren Kurs Generative KI für Einsteiger an, der 21 Lektionen zum Aufbau mit GenAI enthält.

Vergessen Sie nicht, dieses Repository zu bewerten (🌟) und es zu forkieren, um den Code auszuführen.

Lernen Sie andere Lernende kennen, erhalten Sie Antworten auf Ihre Fragen

Wenn Sie stecken bleiben oder Fragen zum Aufbau von KI-Agenten haben, treten Sie unserem speziellen Discord-Kanal im Microsoft Foundry Discord bei.

Was Sie benötigen

Jede Lektion dieses Kurses enthält Codebeispiele, die im Ordner code_samples zu finden sind. Sie können dieses Repository forken, um Ihre eigene Kopie zu erstellen.

Die Codebeispiele in diesen Übungen verwenden Microsoft Agent Framework mit Microsoft Foundry Agent Service V2:

• Microsoft Foundry – Azure-Konto erforderlich

Dieser Kurs verwendet die folgenden KI-Agent-Frameworks und -Dienste von Microsoft:

• Microsoft Agent Framework (MAF)
• Microsoft Foundry Agent Service V2

Einige Codebeispiele unterstützen auch alternative OpenAI-kompatible Anbieter wie MiniMax, der Modelle mit großem Kontextumfang (bis zu 204K Tokens) anbietet. Siehe Kurs-Setup für Konfigurationsdetails.

Für weitere Informationen zum Ausführen des Codes für diesen Kurs, gehen Sie zum Kurs-Setup.

🙏 Möchten Sie helfen?

Haben Sie Vorschläge oder Fehler bei Rechtschreibung oder Code gefunden? Erstellen Sie ein Issue oder einen Pull Request

📂 Jede Lektion umfasst

• Eine schriftliche Lektion im README und ein kurzes Video
• Python-Codebeispiele, die Microsoft Agent Framework mit Microsoft Foundry verwenden
• Links zu zusätzlichen Ressourcen, um Ihr Lernen fortzusetzen

🗃️ Lektionen

Lektion	Text & Code	Video	Zusätzliches Lernen
Einführung in KI-Agenten und Agent-Anwendungsfälle	Link	Video	Link
Erkundung KI-Agenten-Frameworks	Link	Video	Link
Verstehen von KI-Agenten-Designmustern	Link	Video	Link
Tool Use Design Pattern	Link	Video	Link
Agentic RAG	Link	Video	Link
Vertrauenswürdige KI-Agenten bauen	Link	Video	Link
Planungs-Designmuster	Link	Video	Link
Multi-Agenten-Designmuster	Link	Video	Link
Metakognitions-Designmuster	Link	Video	Link
KI-Agenten in der Produktion	Link	Video	Link
Verwendung Agentischer Protokolle (MCP, A2A und NLWeb)	Link	Video	Link
Kontext Engineering für KI-Agenten	Link	Video	Link
Verwaltung agentischer Erinnerung	Link	Video
Erkundung des Microsoft Agent Frameworks	Link
Aufbau von Computer Use Agents (CUA)	Link		Link
Bereitstellung skalierbarer Agenten	Link		Link
Erstellung lokaler KI-Agenten	Link		Link
Sicherung von KI-Agenten	Link		Link

🎒 Weitere Kurse

Unser Team erstellt weitere Kurse! Schauen Sie sich an:

LangChain

Azure / Edge / MCP / Agenten

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Generative KI-Serie

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Kernlerninhalt

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Copilot-Serie

🌟 Dank der Community

Danke an Shivam Goyal für die Bereitstellung wichtiger Codebeispiele, die Agentic RAG demonstrieren.

Mitwirken

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Haftungsausschluss: Dieses Dokument wurde mit dem KI-Übersetzungsdienst Co-op Translator übersetzt. Obwohl wir uns um Genauigkeit bemühen, beachten Sie bitte, dass automatisierte Übersetzungen Fehler oder Ungenauigkeiten enthalten können. Das Originaldokument in seiner Ursprungssprache gilt als maßgebliche Quelle. Bei kritischen Informationen wird eine professionelle menschliche Übersetzung empfohlen. Wir übernehmen keine Haftung für Missverständnisse oder Fehlinterpretationen, die aus der Verwendung dieser Übersetzung entstehen.