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追加の翻訳言語を希望する場合は、こちらに記載されています。
このコースでは、AIエージェントを構築するための基本を学べるレッスンを提供しています。各レッスンは独立したトピックを扱っているので、好きなところから始めてください！
このコースは多言語対応しています。対応言語はこちらをご覧ください。
生成AIモデルを初めて扱う方は、初心者向け生成AIコースをご覧ください。このコースには、生成AIを使った構築に関する21のレッスンが含まれています。
このリポジトリをスター (🌟)し、フォークしてコードを実行するのを忘れないでください。
AIエージェントの構築で行き詰まったり、質問がある場合は、Microsoft Foundry Discordの専用Discordチャンネルに参加してください。
このコースの各レッスンにはコード例が含まれており、code_samplesフォルダにあります。このリポジトリをフォークして自分のコピーを作成できます。
これらの演習のコード例では、Azure AI FoundryとGitHub Model Catalogsを使用して言語モデルと対話します：
- Github Models - 無料 / 制限あり
- Azure AI Foundry - Azureアカウントが必要
このコースでは、Microsoftの以下のAIエージェントフレームワークとサービスも使用します：
このコースのコードを実行する方法については、コースセットアップをご覧ください。
提案がある場合やスペルミスやコードエラーを見つけた場合は、問題を報告するか、プルリクエストを作成してください。
- READMEに記載されたレッスン内容と短い動画
- Azure AI FoundryとGithub Models (無料)をサポートするPythonコード例
- 学習を続けるための追加リソースへのリンク
| レッスン | テキスト & コード | 動画 | 追加学習 |
|---|---|---|---|
| AIエージェントの概要とユースケース | リンク | 動画 | リンク |
| AIエージェントフレームワークの探索 | リンク | 動画 | リンク |
| AIエージェント設計パターンの理解 | リンク | 動画 | リンク |
| ツール使用設計パターン | リンク | 動画 | リンク |
| エージェントRAG | リンク | 動画 | リンク |
| 信頼できるAIエージェントの構築 | リンク | 動画 | リンク |
| 計画設計パターン | リンク | 動画 | リンク |
| マルチエージェント設計パターン | リンク | 動画 | リンク |
| メタ認知設計パターン | リンク | 動画 | リンク |
| 本番環境でのAIエージェント | リンク | ビデオ | リンク |
| エージェントプロトコルの使用 (MCP, A2A, NLWeb) | リンク | ビデオ | リンク |
| AIエージェントのコンテキストエンジニアリング | リンク | ビデオ | リンク |
| エージェントメモリの管理 | リンク | ビデオ | |
| Microsoftエージェントフレームワークの探求 | リンク | ||
| コンピュータ利用エージェント (CUA) の構築 | 近日公開 | ||
| スケーラブルなエージェントの展開 | 近日公開 | ||
| ローカルAIエージェントの作成 | 近日公開 | ||
| AIエージェントのセキュリティ | 近日公開 |
私たちのチームは他にもコースを提供しています！ぜひチェックしてください：
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Agentic RAGを示す重要なコードサンプルを提供してくれた Shivam Goyal に感謝します。
このプロジェクトは貢献や提案を歓迎します。ほとんどの貢献には、コントリビューターライセンス契約 (CLA) に同意する必要があります。これにより、あなたが貢献する権利を持ち、実際にその権利を私たちに付与することを宣言します。詳細は https://cla.opensource.microsoft.com をご覧ください。
プルリクエストを送信すると、CLAボットが自動的にCLAが必要かどうかを判断し、PRに適切な装飾（例: ステータスチェック、コメント）を行います。ボットの指示に従うだけで済みます。この手続きは、CLAを使用するすべてのリポジトリで一度だけ行えば済みます。
このプロジェクトは Microsoft Open Source Code of Conduct を採用しています。 詳細については Code of Conduct FAQ を参照するか、opencode@microsoft.com にお問い合わせください。
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