AI-Agents-for-Beginners
AI-Agents-for-Beginners 是微软官方出品的免费 AI 智能体入门课程。12 节课从零开始，手把手教你构建 AI Agent，涵盖基础概念、设计模式、工具使用、RAG、多 Agent 系统、生产部署等完整知识体系。支持包括简体中文在内的 13 种语言，配套视频教程和可运行代码，是学习 AI Agent 的最佳起点。
AI-Agents-for-Beginners 项目封面

项目简介

从 Claude Code 到 Cursor Agent，从 AutoGPT 到各种智能体框架，AI Agent 正在改变我们使用 AI 的方式。但很多人想学习却不知道怎么开始——资料太散、门槛太高、没有系统性的学习路径。

Microsoft AI-Agents-for-Beginners 就是来解决这个问题的。这是微软官方推出的开源课程，由微软云倡导者团队精心打造，12 节课从零开始，系统地教授 AI Agent 的构建方法。每节课都包含文本教程、可运行代码、视频讲解和额外学习资源，学习路径清晰，实践导向明确。

课程特色

12 节系统课程

  • 从基础概念到高级应用，循序渐进

  • 每节课都有明确的学习目标

  • 理论与实践结合，边学边做

  • 配套可运行的代码示例

  • 每节课都有视频讲解

多语言支持

  • 支持英语、简体中文、繁体中文、香港中文

  • 支持法语、日语、韩语、葡萄牙语、西班牙语

  • 支持德语、波斯语、波兰语、印地语

  • 共 13 种语言，全球开发者都能学习

  • 社区持续贡献翻译

实践导向

  • 每节课都有可运行的代码

  • 基于 Python 和主流 AI 框架

  • 真实的项目案例

  • 动手实验巩固知识

  • 完成课程可构建自己的 Agent

学习指南

  • 提供学习路径推荐（STUDY_GUIDE.md）

  • 根据目标推荐课程顺序

  • 适合不同基础的学习者

  • 前置知识说明

  • 进阶学习资源推荐

12 节课程大纲

第 1 课：AI Agent 入门与用例

  • 什么是 AI Agent

  • Agent 与普通聊天机器人的区别

  • Agent 的核心组件

  • 典型应用场景

  • 行业用例分析

第 2 课：AI Agent 框架探索

  • 主流 Agent 框架对比

  • LangChain、AutoGen、Semantic Kernel 等

  • 框架选择指南

  • 框架架构分析

第 3 课：AI Agent 设计模式

  • 常见 Agent 设计模式

  • ReAct 模式

  • 反思模式

  • 规划与执行模式

第 4 课：工具使用设计模式

  • Agent 如何调用工具

  • Function Calling 机制

  • 工具定义和注册

  • 多工具协调

  • 实践：构建带工具的 Agent

第 5 课：Agentic RAG

  • 传统 RAG 与 Agentic RAG 的区别

  • 检索增强生成原理

  • Agent 驱动的智能检索

  • 多文档、多源检索

  • 实践：构建 Agentic RAG 系统

第 6 课：代码 Agent

  • AI 编程 Agent 原理

  • 代码生成、审查、调试

  • 仓库级代码理解

  • 实践：构建代码助手 Agent

第 7 课：多步骤工作流编排

  • 复杂任务的分解与编排

  • 工作流设计模式

  • 状态管理

  • 错误处理和重试

  • 实践：构建多步骤 Agent 工作流

第 8 课：多 Agent 系统

  • 多 Agent 协作原理

  • Agent 角色定义

  • Agent 间通信机制

  • 群体智能

  • 实践：构建多 Agent 协作系统

第 9 课：元认知设计模式

  • Agent 的自我反思

  • 自我评估和改进

  • 学习和记忆机制

  • 实践：构建有自我反思能力的 Agent

第 10 课：生产环境中的 AI Agent

  • 从原型到生产的挑战

  • 可观测性和监控

  • 成本控制

  • 安全性和合规性

  • 性能优化

第 11 课：Agent 协议（MCP、A2A、NLWeb）

  • Model Context Protocol (MCP)

  • Agent-to-Agent (A2A) 协议

  • NLWeb 协议

  • 协议的作用和价值

  • 实践：使用协议构建互操作 Agent

第 12 课：AI Agent 的上下文工程

  • 上下文窗口管理

  • 提示词工程进阶

  • 上下文压缩和优化

  • 长期记忆管理

  • 实践：优化 Agent 的上下文使用

学习路径推荐

学习目标推荐起点后续课程
构建使用工具的 Agent第 4 课第 5、7、14 课
构建基于 RAG 的 Agent第 5 课第 4、6、12 课
设计多步骤工作流第 7 课第 8、9、14 课
理解多 Agent 系统第 8 课第 7、9、11 课
生产环境部署第 6、10 课第 12、13、16、18 课

快速开始

  1. 访问 GitHub 仓库：https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners

  2. 阅读 STUDY_GUIDE.md 选择学习路径

  3. 从第 1 课开始，按顺序学习

  4. 每节课阅读文本教程，运行配套代码

  5. 观看视频讲解加深理解

  6. 完成课后练习和项目

  7. 加入 Discord 社区与其他学习者交流

适合人群

  • AI 初学者：从零开始系统学习 AI Agent

  • 开发者：想将 AI Agent 集成到项目中

  • 架构师：了解 Agent 设计模式和最佳实践

  • 学生：系统性学习 AI Agent 技术

  • 技术管理者：了解 AI Agent 的能力和边界

项目地址

GitHub 开源仓库：https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners

课程网站（中文）：https://microsoft.github.io/ai-agents-for-beginners/translations/zh-CN/

学习指南：https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners/blob/main/STUDY_GUIDE.md

授权方式：免费 + 开源（MIT License）

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