news 2026/4/28 2:59:50

微软开源Agent开发教程(37k start )

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张小明

前端开发工程师

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文章封面图
微软开源Agent开发教程(37k start )

读者收益:这个全面的学习路径将引导你探索AI智能体的精彩世界,从基础概念到生产级实现。无论你是希望为应用程序增加智能体功能的开发者,还是想了解这项变革性技术的科技爱好者,本课程为你提供了入门所需的一切。

概述(什么是智能体?)

AI智能体是系统,它们通过访问工具知识扩展大型语言模型(LLMs)的能力,使其能够执行动作。与仅对提示词做出响应的传统AI应用不同,智能体可以:

  • 解释用户请求和环境信息
  • 规划和执行多步骤动作
  • 与外部工具和系统交互
  • 通过反馈随时间学习和改进
  • 与其他智能体协作

AI智能体代表了AI应用开发的下一次进化,从简单的问答系统迈向能够自主解决复杂问题的系统。

为什么现在要学习AI智能体?

AI智能体在以下方面尤其有价值:

  • 开放式问题

    无法硬编码到工作流程中

  • 多步骤过程

    需要跨多个回合进行复杂推理

  • 随时间改进的系统

    通过反馈循环

  • 自动化任务

    受益于LLM推理能力

随着AI继续改变各行各业,了解如何设计、构建和部署有效的智能体将成为开发者和组织越来越重要的技能。

你将学到什么

本课程将带你完整体验构建AI智能体的过程:

  1. 基础概念

    理解智能体是什么及其能力

  2. 框架探索

    学习关键框架,如AutoGen、Semantic Kernel和Azure AI Agent Service

  3. 设计模式

    掌握构建有效系统的基本智能体模式

  4. 核心能力

    • 实现工具使用、RAG、规划和可信度
  5. 高级主题

    创建多智能体系统,实现元认知,并部署到生产环境

课程结束时,你将具备使用多个智能体框架的实践经验,并掌握构建自定义智能体解决方案的知识。

课程结构

本课程以完成11个全面的课时,后续将会不断更新更多Agent使用指南:

课时重点关键概念
1. AI智能体简介基础智能体类型、用例、基本构建块
2. 探索AI智能体框架技术AutoGen、Semantic Kernel、Azure AI Agent Service
3. 理解AI智能体设计模式设计智能体设计原则、指南、实现示例
4. 工具使用设计模式实现通过工具扩展智能体能力
5. 智能体RAG知识在智能体系统中实现检索增强生成
6. 构建可信AI智能体伦理与可靠性智能体的负责任AI实践
7. 规划设计模式策略智能体规划能力的方法论
8. 多智能体设计模式协作创建协作智能体系统
9. 元认知设计模式自我意识实现反思能力
10. 生产环境中的AI智能体部署从原型到生产环境的迁移
11. 使用MCP的AI智能体集成模型上下文协议集成

每个课时包括书面内容、视频教程和实用代码示例,以巩固你的学习。

主要框架介绍

本课程探讨了构建AI智能体的三大框架:

AutoGen

AutoGen是一个以研究为导向的框架,专注于事件驱动、分布式智能体应用。它支持:

  • 创建多个可以协同工作的智能体
  • 基于参与者模型的智能体间通信
  • 独立和分布式运行时选项
  • 高级多智能体编排

适合实验和研究型项目。

Semantic Kernel + 智能体框架

Semantic Kernel是一个面向企业的AI编排SDK,特色包括:

  • 支持多种LLM提供商的AI和内存连接器
  • 插件封装应用程序功能
  • 原生函数调用能力
  • 内存管理上下文
  • 生产级智能体实现

适合构建健壮、企业级的智能体应用。

Azure AI Agent Service

Azure AI Agent Service是一个平台服务,提供:

  • 灵活的模型选项,包括开源LLM
  • 企业级安全机制
  • 与Azure生态系统的无缝集成
  • 内置多智能体编排能力
  • 支持Python和C#开发

专为在企业管理环境中安全、可扩展地部署智能体而设计。

项目地址:https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners

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