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# 元認知於人工智能代理中的應用
## 簡介
歡迎來到關於人工智能代理元認知的課程！本章節專為對人工智能代理如何思考其自身思維過程感興趣的初學者設計。在本課程結束時，您將理解關鍵概念，並能運用實際例子設計具備元認知能力的人工智能代理。
## 學習目標
完成本課程後，您將能夠：
1. 理解代理定義中推理循環的影響。
2. 使用規劃與評估技術幫助代理自我糾正。
3. 創建能夠操控代碼以完成任務的代理。
## 元認知簡介
元認知指的是涉及對自身思維過程進行思考的高階認知過程。對於人工智能代理來說，這意味著能夠基於自我意識和過去經驗評估並調整其行為。
### 什麼是元認知？
元認知，或稱“思考的思考”，是一種高階認知過程，涉... | {
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# AI Agents 在生產環境中的應用
## 簡介
本課程將涵蓋：
- 如何有效地計劃將你的 AI Agent 部署到生產環境。
- 部署 AI Agent 到生產環境時可能面臨的常見錯誤和問題。
- 如何在保持 AI Agent 性能的同時管理成本。
## 學習目標
完成本課程後，你將了解如何：
- 提升生產環境中的 AI Agent 系統性能、成本效益和有效性的技術。
- 評估你的 AI Agent 的方法以及具體操作方式。
- 控制 AI Agent 部署到生產環境時的成本。
部署可信任的 AI Agent 非常重要。請參考 "Building Trustworthy AI Agents" 課程以了解更多。
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# コースセットアップ
## はじめに
このレッスンでは、このコースのコードサンプルを実行する方法を説明します。
## 必要条件
- GitHubアカウント
- Python 3.12以上
## このリポジトリをクローンまたはフォークする
まず最初に、GitHubリポジトリをクローンまたはフォークしてください。これにより、コース教材の自分専用のバージョンが作成され、コードを実行、テスト、調整できるようになります。
以下のリンクをクリックして[リポジトリをフォークする](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners/fork)ことが... | {
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# AIエージェントとそのユースケース入門
「初心者向けAIエージェント」コースへようこそ！このコースでは、AIエージェントを構築するための基本的な知識と実践的なサンプルを学べます。
[Azure AI Discord Community](https://discord.gg/kzRShWzttr) に参加して、他の学習者やAIエージェント開発者と交流し、このコースに関する質問を自由にしてください。
このコースを始めるにあたり、まずAIエージェントとは何か、そしてそれを私たちのアプリケーションやワークフローでどのように活用できるかを理解するところから始めます。
## はじめに
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# AIエージェントフレームワークを探る
AIエージェントフレームワークは、AIエージェントの作成、展開、管理を簡素化するために設計されたソフトウェアプラットフォームです。これらのフレームワークは、開発者にあらかじめ構築されたコンポーネント、抽象化、およびツールを提供し、複雑なAIシステムの開発を効率化します。
これらのフレームワークは、AIエージェント開発における共通の課題に対して標準化されたアプローチを提供することで、開発者がアプリケーションの独自の側面に集中できるようにします。また、AIシステムのスケーラビリティ、アクセシビリティ、効率性を向上させます。
## はじめに
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# AIエージェント設計の原則
## はじめに
AIエージェントシステムを構築する方法はさまざまです。生成AIの設計において曖昧さはバグではなく特徴であるため、エンジニアにとってどこから始めればいいのか分からないことがあります。そこで、私たちは開発者がビジネスニーズを解決するための顧客中心のエージェントシステムを構築できるように、人間中心のUX設計原則を作成しました。これらの設計原則は厳密なアーキテクチャではなく、エージェント体験を定義し構築するチームにとっての出発点です。
一般的に、エージェントは以下を目指すべきです：
- 人間の能力を広げ、スケールさせる（ブレインストーミング、問題解決、自動化など）
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# ツール利用デザインパターン
## はじめに
このレッスンでは、以下の質問に答えることを目指します：
- ツール利用デザインパターンとは何か？
- どのようなユースケースに適用できるのか？
- デザインパターンを実装するために必要な要素や構成要素は何か？
- 信頼性の高いAIエージェントを構築する際に、ツール利用デザインパターンを使用する際の特別な考慮事項は何か？
## 学習目標
このレッスンを完了すると、次のことができるようになります：
- ツール利用デザインパターンとその目的を定義する。
- ツール利用デザインパターンが適用可能なユースケースを特定する。
- デザインパターンを... | {
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# エージェンティックRAG
このレッスンでは、エージェンティック・リトリーバル・オーグメンテッド・ジェネレーション（Agentic RAG）について包括的に解説します。Agentic RAGは、新たなAIパラダイムで、大規模言語モデル（LLM）が外部ソースから情報を取得しながら、自律的に次のステップを計画する仕組みです。従来の静的な「検索してから読む」パターンとは異なり、Agentic RAGでは、ツールや関数の呼び出し、構造化された出力を交えた反復的なLLM呼び出しが行われます。システムは結果を評価し、クエリを洗練し、必要に応じて追加のツールを呼び出し、満足のいく解決策が得られるまでこのサイクルを続けます。
## は... | {
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# 信頼できるAIエージェントの構築
## はじめに
このレッスンでは以下について学びます：
- 安全で効果的なAIエージェントの構築とデプロイ方法
- AIエージェント開発時の重要なセキュリティ考慮点
- データとユーザーのプライバシーを保護しながらAIエージェントを開発する方法
## 学習目標
このレッスンを完了すると、次のことができるようになります：
- AIエージェントを作成する際のリスクを特定し、軽減する方法を理解する。
- データとアクセスが適切に管理されるようにセキュリティ対策を実装する。
- データプライバシーを保ち、質の高いユーザー体験を提供するAIエージェントを作成する... | {
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# 設計の計画
## はじめに
このレッスンでは以下の内容を学びます：
* 明確な全体目標を定義し、複雑なタスクを扱いやすいタスクに分解する方法。
* 構造化された出力を活用して、信頼性が高く機械が読み取りやすい応答を得る方法。
* 動的なタスクや予期しない入力に対応するためのイベント駆動型アプローチを適用する方法。
## 学習目標
このレッスンを完了すると、次のことが理解できるようになります：
* AIエージェントの全体目標を特定し、設定することで、達成すべき内容を明確にする。
* 複雑なタスクを扱いやすいサブタスクに分解し、それらを論理的な順序で整理する。
* エージェントに適切なツー... | {
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# マルチエージェント設計パターン
複数のエージェントを含むプロジェクトに取り組み始めると、マルチエージェント設計パターンを考慮する必要があります。ただし、いつマルチエージェントに切り替えるべきか、その利点が何であるかはすぐには明確にならないかもしれません。
## はじめに
このレッスンでは、以下の質問に答えることを目指します：
- マルチエージェントが適用されるシナリオはどのようなものか？
- 単一のエージェントが複数のタスクを行う場合と比べて、マルチエージェントを使用する利点は何か？
- マルチエージェント設計パターンを実装するための構成要素は何か？
- 複数のエージェントがどのように相互作用してい... | {
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# AIエージェントにおけるメタ認知
## はじめに
AIエージェントにおけるメタ認知に関するレッスンへようこそ！この章は、AIエージェントが自分自身の思考プロセスをどのように考えることができるかに興味を持つ初心者向けに設計されています。このレッスンを終える頃には、重要な概念を理解し、AIエージェントの設計にメタ認知を応用するための実践的な例を身につけることができるでしょう。
## 学習目標
このレッスンを完了すると、以下ができるようになります：
1. エージェントの定義における推論ループの影響を理解する。
2. 自己修正型エージェントを支援する計画および評価技術を使用する。
3. タスクを達成する... | {
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# 本番環境でのAIエージェント
## はじめに
このレッスンでは以下を学びます：
- AIエージェントを本番環境に効果的にデプロイするための計画方法。
- AIエージェントを本番環境にデプロイする際に直面する可能性のある一般的なミスや問題。
- パフォーマンスを維持しつつ、コストを管理する方法。
## 学習目標
このレッスンを終えた後には、以下のことを理解し、実行できるようになります：
- 本番環境でのAIエージェントシステムのパフォーマンス、コスト、効果を向上させるための手法。
- AIエージェントの評価内容と評価方法。
- AIエージェントを本番環境にデプロイする際のコスト管理方法。... | {
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# 코스 설정
## 소개
이 강의에서는 코스의 코드 샘플을 실행하는 방법에 대해 다룹니다.
## 요구 사항
- GitHub 계정
- Python 3.12+
## 이 저장소를 클론하거나 포크하기
시작하려면 GitHub 저장소를 클론하거나 포크하세요. 이렇게 하면 코스 자료의 자신의 버전을 만들어 코드를 실행하고, 테스트하고, 수정할 수 있습니다!
이 작업은 [fork the repo](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners/fork) 링크를 클릭하여 수행할 수 있습니다.
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# AI 에이전트 및 에이전트 활용 사례 소개
"초보자를 위한 AI 에이전트" 과정에 오신 것을 환영합니다! 이 과정은 AI 에이전트를 구축하기 위한 기본 지식과 실제 예제를 제공합니다.
다른 학습자 및 AI 에이전트 개발자들과 만나고, 이 과정에 대한 질문을 할 수 있는 [Azure AI Discord 커뮤니티](https://discord.gg/kzRShWzttr)에 참여하세요.
이 과정을 시작하기 전에, AI 에이전트란 무엇인지, 그리고 우리가 구축하는 애플리케이션 및 워크플로에서 이를 어떻게 활용할 수 있는지 더 잘 이해해 보겠습니다.
#... | {
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# AI 에이전트 프레임워크 탐구하기
AI 에이전트 프레임워크는 AI 에이전트를 쉽게 생성, 배포, 관리할 수 있도록 설계된 소프트웨어 플랫폼입니다. 이러한 프레임워크는 개발자들에게 사전 구축된 컴포넌트, 추상화 및 도구를 제공하여 복잡한 AI 시스템 개발을 간소화합니다.
이 프레임워크는 AI 에이전트 개발에서 공통적으로 발생하는 문제를 표준화된 방식으로 해결하여 개발자가 애플리케이션의 고유한 측면에 집중할 수 있도록 돕습니다. 이를 통해 AI 시스템 구축에서 확장성, 접근성, 효율성이 향상됩니다.
## 소개
이번 강의에서는 다음을 다룹니다:
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# AI 에이전트 설계 원칙
## 소개
AI 에이전트 시스템을 구축하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 생성형 AI 설계에서 모호성이 결함이 아니라 특징이라는 점을 고려할 때, 엔지니어들이 어디서부터 시작해야 할지 막막해하는 경우가 많습니다. 우리는 개발자들이 고객 중심의 에이전트 시스템을 설계하여 비즈니스 요구를 해결할 수 있도록 돕는 인간 중심의 UX 설계 원칙을 만들었습니다. 이 설계 원칙은 처방적인 아키텍처가 아니라, 에이전트 경험을 정의하고 구축하려는 팀에게 출발점을 제공하기 위한 것입니다.
일반적으로, 에이전트는 다음을 목표로 해야 합니다:... | {
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# 도구 사용 설계 패턴
## 소개
이 강의에서는 다음 질문들에 답하려고 합니다:
- 도구 사용 설계 패턴이란 무엇인가요?
- 이 패턴이 적용될 수 있는 사용 사례는 무엇인가요?
- 이 설계 패턴을 구현하기 위해 필요한 요소/구성 요소는 무엇인가요?
- 신뢰할 수 있는 AI 에이전트를 구축하기 위해 도구 사용 설계 패턴을 사용할 때의 특별한 고려사항은 무엇인가요?
## 학습 목표
이 강의를 완료한 후, 여러분은 다음을 할 수 있습니다:
- 도구 사용 설계 패턴과 그 목적을 정의합니다.
- 도구 사용 설계 패턴이 적용 가능한 ... | {
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# Agentic RAG
이 강의는 Agentic Retrieval-Augmented Generation (Agentic RAG)에 대한 포괄적인 개요를 제공합니다. 이는 대규모 언어 모델(LLM)이 외부 소스로부터 정보를 가져오면서 다음 단계를 자율적으로 계획하는 AI의 새로운 패러다임입니다. 정적 검색 후 읽기 패턴과 달리, Agentic RAG는 도구나 함수 호출 및 구조화된 출력을 포함한 반복적인 LLM 호출을 특징으로 합니다. 시스템은 결과를 평가하고, 쿼리를 개선하며, 필요시 추가 도구를 호출하고, 만족스러운 솔루션이 나올 때까지 이 과정을 반복합니다... | {
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# 신뢰할 수 있는 AI 에이전트 구축
## 소개
이 강의에서는 다음 내용을 다룹니다:
- 안전하고 효과적인 AI 에이전트를 구축하고 배포하는 방법
- AI 에이전트를 개발할 때 고려해야 할 중요한 보안 사항
- AI 에이전트를 개발할 때 데이터와 사용자 프라이버시를 유지하는 방법
## 학습 목표
이 강의를 완료한 후, 여러분은 다음을 할 수 있습니다:
- AI 에이전트를 생성할 때 발생할 수 있는 위험을 식별하고 완화하는 방법을 이해합니다.
- 데이터와 접근 권한을 적절히 관리하기 위한 보안 조치를 구현합니다.
- 데이터 프라... | {
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# 설계 계획
## 소개
이 강의에서는 다음 내용을 다룹니다:
* 명확한 전체 목표를 정의하고 복잡한 작업을 관리 가능한 작업으로 나누는 방법.
* 구조화된 출력을 활용하여 더 신뢰할 수 있고 기계가 읽을 수 있는 응답을 생성하는 방법.
* 이벤트 기반 접근 방식을 적용하여 동적 작업과 예기치 않은 입력을 처리하는 방법.
## 학습 목표
이 강의를 완료한 후에는 다음 내용을 이해할 수 있습니다:
* AI 에이전트의 전체 목표를 설정하고, 이를 통해 무엇을 달성해야 하는지 명확히 알 수 있도록 합니다.
* 복잡한 작업을 관리 가능한... | {
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# 다중 에이전트 설계 패턴
여러 에이전트가 포함된 프로젝트를 시작하면, 다중 에이전트 설계 패턴을 고려해야 합니다. 그러나 언제 다중 에이전트로 전환해야 하는지와 그 장점이 무엇인지 바로 명확하지 않을 수 있습니다.
## 소개
이번 강의에서는 다음 질문에 답하려고 합니다:
- 다중 에이전트가 적용될 수 있는 시나리오는 무엇인가요?
- 하나의 에이전트가 여러 작업을 수행하는 대신 다중 에이전트를 사용하는 것의 장점은 무엇인가요?
- 다중 에이전트 설계 패턴을 구현하기 위한 구성 요소는 무엇인가요?
- 여러 에이전트가 서로 어떻게 상호작용하는... | {
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# AI 에이전트의 메타인지
## 소개
AI 에이전트의 메타인지에 대한 수업에 오신 것을 환영합니다! 이 장은 AI 에이전트가 자신의 사고 과정을 어떻게 인식하고 평가할 수 있는지 궁금해하는 초보자를 위해 설계되었습니다. 이 수업이 끝날 때쯤에는 주요 개념을 이해하고 AI 에이전트 설계에 메타인지를 적용할 수 있는 실용적인 예제를 갖추게 될 것입니다.
## 학습 목표
이 수업을 완료한 후, 다음을 할 수 있습니다:
1. 에이전트 정의에서 추론 루프의 의미를 이해합니다.
2. 자기 수정 에이전트를 돕기 위한 계획 및 평가 기법을 사용... | {
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# 프로덕션 환경에서의 AI 에이전트
## 소개
이 강의에서는 다음을 다룹니다:
- AI 에이전트를 프로덕션 환경에 효과적으로 배포하는 방법.
- AI 에이전트를 프로덕션에 배포할 때 직면할 수 있는 일반적인 실수와 문제.
- 비용을 관리하면서도 AI 에이전트의 성능을 유지하는 방법.
## 학습 목표
이 강의를 완료한 후, 다음을 알게 되고 이해하게 됩니다:
- 프로덕션 환경에서 AI 에이전트 시스템의 성능, 비용, 효율성을 개선하는 기술.
- AI 에이전트를 평가하는 방법과 평가해야 할 요소.
- AI 에이전트를 프로덕션에 배... | {
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# Configuração do Curso
## Introdução
Nesta lição, veremos como executar os exemplos de código deste curso.
## Requisitos
- Uma conta no GitHub
- Python 3.12+
## Clonar ou Fazer Fork deste Repositório
Para começar, clone ou faça um fork do repositório no GitHub. Isso criará sua própria versão do material do curso... | {
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# Introdução a Agentes de IA e Casos de Uso
Bem-vindo ao curso "Agentes de IA para Iniciantes"! Este curso fornece conhecimentos fundamentais e exemplos práticos para a construção de Agentes de IA.
Junte-se à [Comunidade do Discord do Azure AI](https://discord.gg/kzRShWzttr) para conhecer outros alunos, construtores ... | {
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# Explorar Frameworks de Agentes de IA
Frameworks de agentes de IA são plataformas de software projetadas para simplificar a criação, implantação e gerenciamento de agentes de IA. Esses frameworks fornecem aos desenvolvedores componentes pré-construídos, abstrações e ferramentas que agilizam o desenvolvimento de siste... | {
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# Princípios de Design de Agentes de IA
## Introdução
Existem muitas maneiras de pensar na construção de Sistemas de Agentes de IA. Considerando que a ambiguidade é uma característica, e não um defeito, no design de IA Generativa, às vezes é difícil para os engenheiros saberem por onde começar. Criamos um conjunto de... | {
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# Padrão de Design para Uso de Ferramentas
## Introdução
Nesta lição, vamos buscar responder às seguintes perguntas:
- O que é o padrão de design para uso de ferramentas?
- Quais são os casos de uso em que ele pode ser aplicado?
- Quais são os elementos/blocos de construção necessários para implementar esse padrão... | {
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# Agentic RAG
Esta lição oferece uma visão abrangente do Agentic Retrieval-Augmented Generation (Agentic RAG), um paradigma emergente de IA onde grandes modelos de linguagem (LLMs) planejam autonomamente seus próximos passos enquanto buscam informações de fontes externas. Diferente dos padrões estáticos de "recuperar ... | {
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# Construindo Agentes de IA Confiáveis
## Introdução
Esta lição abordará:
- Como construir e implementar agentes de IA seguros e eficazes.
- Considerações importantes de segurança ao desenvolver agentes de IA.
- Como manter a privacidade de dados e usuários ao desenvolver agentes de IA.
## Objetivos de Aprendizagem... | {
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# Planejamento de Design
## Introdução
Esta lição abordará:
* Definir um objetivo geral claro e dividir uma tarefa complexa em tarefas gerenciáveis.
* Aproveitar saídas estruturadas para respostas mais confiáveis e legíveis por máquinas.
* Aplicar uma abordagem orientada a eventos para lidar com tarefas dinâmicas e ... | {
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# Padrões de Design para Multiagentes
Assim que você começar a trabalhar em um projeto que envolve múltiplos agentes, será necessário considerar o padrão de design para multiagentes. No entanto, pode não ser imediatamente claro quando mudar para um sistema multiagente e quais são as vantagens disso.
## Introdução
Ne... | {
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# Metacognição em Agentes de IA
## Introdução
Bem-vindo à lição sobre metacognição em agentes de IA! Este capítulo foi projetado para iniciantes curiosos sobre como agentes de IA podem pensar sobre seus próprios processos de pensamento. Ao final desta lição, você entenderá os conceitos-chave e estará equipado com exe... | {
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# Agentes de IA em Produção
## Introdução
Esta lição abordará:
- Como planejar de forma eficaz a implantação do seu Agente de IA em produção.
- Erros e problemas comuns que você pode enfrentar ao implantar seu Agente de IA em produção.
- Como gerenciar custos mantendo o desempenho do seu Agente de IA.
## Objetivos ... | {
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# 課程設置
## 簡介
本課程將介紹如何運行本課程中的程式範例。
## 需求
- 一個 GitHub 帳號
- Python 3.12+ 版本
## 複製或分叉這個倉庫
首先，請複製（clone）或分叉（fork）GitHub 倉庫。這樣可以建立您自己的課程資料副本，方便您運行、測試以及調整程式碼！
您可以透過點擊此連結 [fork the repo](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners/fork) 來完成操作。
完成後，您應該會有一個如下所示的分叉版本：
![Forked Repo](../../../t... | {
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# AI代理與應用案例介紹
歡迎來到「AI代理入門」課程！本課程旨在為您提供AI代理的基礎知識以及應用範例，幫助您學習如何構建AI代理。
加入 [Azure AI Discord 社群](https://discord.gg/kzRShWzttr)，與其他學員以及AI代理開發者交流，並隨時提出您在學習過程中的問題。
在開始本課程之前，我們將首先了解什麼是AI代理，以及如何將它們應用於我們的應用程式和工作流程中。
## 課程介紹
本課程涵蓋以下內容：
- 什麼是AI代理？有哪些不同類型的代理？
- AI代理最適合的應用場景有哪些？它們如何幫助我們？
- 設計代理解決方案時需要考慮的基本組成部分有... | {
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# 探索 AI Agent 框架
AI Agent 框架是為了簡化 AI agent 的創建、部署和管理而設計的軟體平台。這些框架為開發者提供了預先構建的組件、抽象層和工具，從而加速複雜 AI 系統的開發過程。
透過提供標準化的方法來解決 AI agent 開發中的常見挑戰，這些框架讓開發者能專注於應用程式的獨特面向。同時，它們提升了 AI 系統的可擴展性、可存取性和效率。
## 簡介
本課程將涵蓋以下內容：
- 什麼是 AI Agent 框架？它能讓開發者完成哪些事情？
- 團隊如何利用這些框架快速原型化、迭代和提升 agent 的能力？
- 微軟的框架與工具（[Autogen](https://... | {
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# AI 代理設計原則
## 簡介
打造 AI 代理系統有許多不同的思路。由於在生成式 AI 設計中，模糊性是一種特性而非缺陷，工程師有時可能會不知道從何開始。我們制定了一套以人為中心的使用者體驗設計原則，幫助開發者建立以客戶需求為核心的代理系統，解決業務問題。這些設計原則並非具體的架構指導，而是為定義和構建代理體驗的團隊提供的一個起點。
一般來說，代理應該：
- 擴展並放大人類的能力（如腦力激盪、問題解決、自動化等）
- 填補知識空白（如讓我快速掌握某個知識領域、翻譯等）
- 促進並支持我們以個人偏好的方式與他人合作
- 幫助我們成為更好的自己（例如：生活教練/任務管理者，幫助我們學習情緒調節與正念技... | {
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# 工具使用設計模式
## 介紹
在這節課中，我們將回答以下問題：
- 什麼是工具使用設計模式？
- 它可以應用於哪些使用案例？
- 實現這種設計模式需要哪些要素/組件？
- 使用工具使用設計模式來構建可信任的 AI 代理時需要注意哪些特別考量？
## 學習目標
完成本課程後，您將能夠：
- 定義工具使用設計模式及其目的。
- 辨識適用於工具使用設計模式的使用案例。
- 理解實現該設計模式所需的關鍵要素。
- 了解確保使用此設計模式的 AI 代理可信任的考量。
## 什麼是工具使用設計模式？
**工具使用設計模式**專注於賦予大型語言模型（LLMs）與外部工具互動的能力... | {
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# Agentic RAG
本課程提供對「代理型檢索增強生成」（Agentic Retrieval-Augmented Generation, Agentic RAG）的全面概述。這是一種新興的 AI 範式，讓大型語言模型（LLM）在拉取外部資訊的同時，能夠自主規劃下一步行動。與傳統靜態的檢索後閱讀模式不同，Agentic RAG 包含對 LLM 的多次迭代調用，並穿插工具或函數調用以及結構化輸出。系統會評估結果、改進查詢、在必要時調用額外工具，並持續此循環直到找到滿意的解決方案。
## 課程介紹
本課程將涵蓋以下內容：
- **理解 Agentic RAG：** 了解這種 AI 新範式，讓大型語言模型（LL... | {
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# 建立可信賴的 AI 代理
## 介紹
本課程將涵蓋以下內容：
- 如何構建和部署安全且有效的 AI 代理
- 開發 AI 代理時的重要安全考量
- 在開發 AI 代理時如何維護數據和用戶隱私
## 學習目標
完成本課程後，您將能夠：
- 識別並減輕在創建 AI 代理時可能面臨的風險。
- 實施安全措施，確保數據和訪問權限得到妥善管理。
- 創建能維護數據隱私並提供高品質用戶體驗的 AI 代理。
## 安全性
首先，我們來看看如何構建安全的代理應用程序。安全性意味著 AI 代理能按照設計執行其功能。作為代理應用程序的開發者，我們有一些方法和工具可以最大限度地提高安全性：
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# 規劃設計
## 簡介
本課程將涵蓋以下內容：
* 定義明確的整體目標，並將複雜任務分解為可管理的小任務。
* 利用結構化輸出來實現更可靠且可機器讀取的回應。
* 採用事件驅動的方法來處理動態任務及應對意外輸入。
## 學習目標
完成本課程後，你將能夠：
* 確認並設定 AI 代理的整體目標，確保它明確知道需要完成的工作。
* 將複雜任務分解為可管理的子任務，並將它們組織成邏輯順序。
* 為代理配備適當的工具（例如搜尋工具或數據分析工具），決定何時及如何使用這些工具，並處理可能出現的意外情況。
* 評估子任務的結果、衡量性能，並通過反覆迭代改進最終輸出。
## 定義整體目標並分解... | {
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# 多代理設計模式
當你開始進行涉及多個代理的專案時，就需要考慮多代理設計模式。然而，什麼時候需要切換到多代理模式，以及這樣做的優勢，可能並不馬上明顯。
## 簡介
在本課程中，我們將解答以下問題：
- 多代理模式適用於哪些場景？
- 與單一代理執行多任務相比，使用多代理有哪些優勢？
- 實現多代理設計模式的基礎要素是什麼？
- 如何了解多個代理之間的互動情況？
## 學習目標
完成本課程後，你應該能夠：
- 識別多代理模式適用的場景。
- 理解使用多代理相較於單一代理的優勢。
- 掌握實現多代理設計模式的基礎要素。
### 大局觀
*多代理是一種設計模式，讓多個代理共... | {
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# AI 代理中的後設認知
## 介紹
歡迎來到有關 AI 代理後設認知的課程！本章節專為對 AI 代理如何思考自身思考過程感興趣的初學者設計。完成本課程後，您將了解關鍵概念，並掌握將後設認知應用於 AI 代理設計的實際範例。
## 學習目標
完成本課程後，您將能夠：
1. 理解代理定義中的推理循環影響。
2. 使用規劃和評估技術來幫助自我修正的代理。
3. 創建能夠操作程式碼以完成任務的代理。
## 後設認知介紹
後設認知是指涉及思考自身思考的高階認知過程。對於 AI 代理來說，這意味著能夠基於自我意識和過去經驗評估並調整其行動。
### 什麼是後設認知？
後設認知，或稱「思考的思考」，是一種... | {
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# AI Agents in Production
## 簡介
本課程將涵蓋以下內容：
- 如何有效地規劃將 AI Agent 部署到生產環境的流程。
- 部署 AI Agent 到生產環境時可能遇到的常見錯誤與問題。
- 如何在保持 AI Agent 性能的同時管理成本。
## 學習目標
完成本課程後，您將能夠掌握以下內容：
- 提升生產環境中 AI Agent 系統的性能、成本效益及整體效能的技巧。
- 如何評估 AI Agent 及其運行系統。
- 部署 AI Agent 至生產環境時如何控制成本。
部署值得信賴的 AI Agent 至關重要。請參閱「Building Trus... | {
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# 课程设置
## 简介
本课将讲解如何运行本课程的代码示例。
## 需求
- 一个 GitHub 账户
- Python 3.12+
## 克隆或派生此仓库
首先，请克隆或派生（Fork）GitHub 仓库。这将创建您自己的课程材料副本，方便您运行、测试和调整代码！
您可以通过点击此链接 [fork the repo](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners/fork) 来完成。
完成后，您将拥有如下所示的课程副本：
![Forked Repo](../../../translated_images/forke... | {
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# AI代理和应用场景简介
欢迎参加“AI 代理入门”课程！本课程将为您提供构建 AI 代理的基础知识和实践示例。
加入 [Azure AI Discord 社区](https://discord.gg/kzRShWzttr)，与其他学习者和 AI 代理构建者交流，并提出您在课程中遇到的任何问题。
为了开始这门课程，我们将首先更好地理解什么是 AI 代理，以及如何在我们构建的应用程序和工作流中使用它们。
## 课程简介
本节课程内容包括：
- 什么是 AI 代理？有哪些不同类型的代理？
- AI 代理适用于哪些用例？它们如何帮助我们？
- 设计代理解决方案时需要了解的基本构建块有哪些？
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# 探索 AI Agent 框架
AI Agent 框架是专为简化 AI Agent 的创建、部署和管理而设计的软件平台。这些框架为开发者提供了预构建的组件、抽象和工具，从而简化了复杂 AI 系统的开发流程。
通过为 AI Agent 开发中的常见挑战提供标准化的方法，这些框架帮助开发者专注于应用的独特部分。它们提升了构建 AI 系统的可扩展性、可访问性和效率。
## 简介
本课程将涵盖以下内容：
- 什么是 AI Agent 框架？它能让开发者实现什么？
- 团队如何利用这些框架快速原型设计、迭代并提升 Agent 的能力？
- 微软开发的框架和工具（[Autogen](https://aka.m... | {
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# AI 代理设计原则
## 简介
关于构建 AI 代理系统，有许多不同的思考方式。由于在生成式 AI 设计中，模糊性是一种特性而非缺陷，因此工程师有时会难以确定从哪里开始。我们制定了一套以人为中心的用户体验设计原则，旨在帮助开发者构建以客户为中心的代理系统，以满足他们的业务需求。这些设计原则并不是一种规定性的架构，而是为定义和构建代理体验的团队提供的起点。
一般来说，代理系统应该：
- 扩展和增强人类能力（如头脑风暴、解决问题、自动化等）
- 弥补知识空白（例如帮助快速了解某一知识领域、翻译等）
- 促进并支持我们个人偏好的协作方式
- 让我们成为更好的自己（例如，作为生活教练/任务管理者，帮助我们学... | {
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# 工具使用设计模式
## 简介
在本课程中，我们将探索以下问题：
- 什么是工具使用设计模式？
- 它可以应用于哪些使用场景？
- 实现这一设计模式需要哪些关键元素/构件？
- 使用工具使用设计模式构建可信赖的 AI 代理需要注意哪些特殊事项？
## 学习目标
完成本课程后，您将能够：
- 定义工具使用设计模式及其目的。
- 识别适用于工具使用设计模式的使用场景。
- 理解实现该设计模式所需的关键元素。
- 认识在使用此设计模式的 AI 代理中确保可信赖性需要考虑的因素。
## 什么是工具使用设计模式？
**工具使用设计模式**的核心是赋予大型语言模型（LLM）与外部... | {
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# Agentic RAG
本课程全面介绍了代理型检索增强生成（Agentic RAG），这是一种新兴的人工智能范式，其中大型语言模型（LLMs）在从外部数据源获取信息的同时，能够自主规划下一步的操作。与传统的静态“检索然后阅读”模式不同，Agentic RAG 采用了迭代调用 LLM 的方式，穿插工具或函数调用及结构化输出。系统会评估结果、优化查询、在必要时调用额外工具，并持续循环，直到找到满意的解决方案。
## 简介
本课程将涵盖以下内容：
- **了解 Agentic RAG**：学习一种新兴的人工智能范式，其中大型语言模型（LLMs）能够在从外部数据源获取信息的同时自主规划下一步操作。
- **掌握... | {
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# 构建值得信赖的 AI 代理
## 简介
本课程将涵盖以下内容：
- 如何构建和部署安全且高效的 AI 代理。
- 开发 AI 代理时的重要安全注意事项。
- 如何在开发 AI 代理时维护数据和用户隐私。
## 学习目标
完成本课程后，您将能够：
- 识别并减轻在创建 AI 代理时可能面临的风险。
- 实施安全措施，确保数据和访问得到妥善管理。
- 创建既能维护数据隐私又能提供优质用户体验的 AI 代理。
## 安全性
首先，我们来看如何构建安全的代理型应用程序。安全性意味着 AI 代理能够按照设计执行任务。作为代理型应用程序的开发者，我们有一些方法和工具来最大化安全性：
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# 规划设计
## 简介
本课程将涵盖以下内容：
* 明确总体目标，并将复杂任务拆解为可管理的子任务。
* 利用结构化输出以生成更可靠且机器可读的响应。
* 应用事件驱动的方法来处理动态任务和意外输入。
## 学习目标
完成本课程后，您将能够：
* 为 AI 代理设定一个明确的总体目标，确保它清楚需要实现的内容。
* 将复杂任务分解为可管理的子任务，并以逻辑顺序组织它们。
* 为代理配备合适的工具（例如搜索工具或数据分析工具），决定何时以及如何使用这些工具，并处理可能出现的意外情况。
* 评估子任务的结果，衡量性能，并通过迭代改进最终输出。
## 定义总体目标并分解任务
## Basic
* Softmax
* LeakyReLU
* Temperature
## Advanced
* Multi Layer Perceptron (MLP)
* Backpropagation
* Recurrent Neural Network (RNN)
* Long Short Term Memory (LSTM) (+ Seq2Seq)
* Extended Long Short Term Memory (xLSTM)
* Residual Network (Re... | {
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# Contributor Covenant Code of Conduct
## Our Pledge
We as members, contributors, and leaders pledge to make participation in our
community a harassment-free experience for everyone, regardless of age, body
size, visible or invisible disability, ethnicity, sex characteristics, gender
identity and expression, level of... | {
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# VLM-R1: A stable and generalizable R1-style Large Vision-Language Model
<font size=4><div align='center' > [[🤗 Demo](https://huggingface.co/spaces/omlab/VLM-R1-Referral-Expression)] [[🤗 Data](https://huggingface.co/datasets/omlab/VLM-R1)] [[🤗 Checkpoint](https://huggingface.co/omlab/Qwen2.5VL-3B-VLM-R1-REC-500ste... | {
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# AI-Crash-Course
AI Crash Course to help busy builders catch up to the public frontier of AI research in 2 weeks
**Intro:** I’m [Henry Shi](https://www.linkedin.com/in/henrythe9th/) and I started Super.com in 2016 and grew it to $150MM+ in annual revenues and recently exited. As a traditional software founder, I need... | {
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# Changelog
## [0.4.0] - 2024-11-16
### Added
- Add Google Singlespeaker (Journey) and Multispeaker TTS models
- Fixed limitations of Google Multispeaker TTS model: 5000 bytes input limite and 500 bytes per turn limit.
- Updated tests and docs accordingly
## [0.3.6] - 2024-11-13
### Added
- Add longform podcast g... | {
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# Contributor Covenant Code of Conduct
## Our Pledge
In the interest of fostering an open and welcoming environment, we as contributors and maintainers pledge to making participation in our project and our community a harassment-free experience for everyone, regardless of age, body size, disability, ethnicity, sex ch... | {
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# Contributor Guidelines
Thank you for your interest in contributing to Podcastfy! We welcome contributions from the community to help improve and expand this project. Please follow these guidelines to ensure a smooth collaboration process.
## Getting Started
1. Fork the repository on GitHub.
2. Clone your fork loca... | {
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# Privacy Policy
**Effective Date:** 11/03/2024
Podcastfy is an open-source project that does not collect, store, or transmit any personal user data. All processing occurs locally on your machine or through third-party services that you configure.
## Use of Third-Party Services
When you use Podcastfy with third-par... | {
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<div align="center">
<a name="readme-top"></a>
<a href="https://trendshift.io/repositories/12965" target="_blank"><img src="https://trendshift.io/api/badge/repositories/12965" alt="Podcastfy.ai | Trendshift" style="width: 250px; height: 55px;" width="250" height="55"/></a>
# Podcastfy.ai 🎙️🤖
An Open Source API alte... | {
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- "Love that you casually built an open source version of the most popular product Google built in the last decade"
- "Your library was very straightforward to work with. You did Amazing work brother 🙏"
- "I think it's awesome that you were inspired/recognize how hard it is to beat NotebookLM's quality, but you did an... | {
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title: 'When Content Speaks Volumes: Podcastfy — An Open Source Python Package Bridging Multimodal Data and Conversational Audio with GenAI'
tags:
- Python
- generative AI
- GenAI
- text-to-speech
- large language models
- content transformation
- accessibility
authors:
- name: Tharsis T. P. Souza
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* NotebookLM by Google
* Storm by Stanford University
* Open Notebook by @lf
* Open NotebookLM
* podlm.ai
* notebooklm.ai | {
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# Podcastfy REST API Documentation
## Overview
The Podcastfy API allows you to programmatically generate AI podcasts from various input sources. This document outlines the API endpoints and their usage.
## Using cURL with Podcastfy API
### Prerequisites
1. Confirm cURL installation:
```bash
curl --version
```
### ... | {
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## CLI
Podcastfy can be used as a command-line interface (CLI) tool. See below some usage examples.
Please make sure you follow configuration instructions first - [See Setup](README.md#setup).
1. Generate a podcast from URLs (using OpenAI TTS by default):
```
python -m podcastfy.client --url https://example.com... | {
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# Podcastfy Configuration
## API keys
The project uses a combination of a `.env` file for managing API keys and sensitive information, and a `config.yaml` file for non-sensitive configuration settings. Follow these steps to set up your configuration:
1. Create a `.env` file in the root directory of the project.
2. A... | {
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# Podcastfy Advanced Configuration Guide
Podcastfy uses a `config.yaml` file to manage various settings and parameters. This guide explains each configuration option available in the file.
## Content Generator
- `gemini_model`: "gemini-1.5-pro-latest"
- The Gemini AI model used for content generation.
- `max_out... | {
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# Podcastfy Conversation Configuration
Podcastfy offers a range of customization options to tailor your AI-generated podcasts. This document outlines how you can adjust parameters such as conversation style, word count, and dialogue structure to suit your specific needs.
## Table of Contents
1. [Parameters](#parame... | {
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# Docker Setup Guide for Podcastfy
This guide explains how to use Docker to run Podcastfy in your local environment or for development.
## Prerequisites
- Docker installed on your system [1]
- Docker Compose [1]
- API keys [2]
[1] See Appendix A for detailed installation instructions.
[2] See [config.md](https://gi... | {
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# How to
All assume you have podcastfy installed and running.
## Table of Contents
- [Custom LLM Support](#custom-llm-support)
- [Running Local LLMs](#running-local-llms)
- [How to use your own voice in audio podcasts](#how-to-use-your-own-voice-in-audio-podcasts)
- [How to customize the conversation](#how-to-custom... | {
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## Attribution
1. If you use `Podcastfy` in your software, we kindly ask you to add attribution. "Powered by Podcastfy.ai" would suffice. Please reach out, we would love to learn more how you are using `Podcastfy` and how we can better enable your use case.
2. Feel free to add your product to the the "[Built with Podc... | {
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# Local LLM Support
Running local LLMs can offer several advantages such as:
- Enhanced privacy and data security
- Cost control and no API rate limits
- Greater customization and fine-tuning options
- Reduced vendor lock-in
We enable serving local LLMs with [llamafile](https://github.com/Mozilla-Ocho/llamafile). In ... | {
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# Podcastfy.ai 🎙️🤖
[](https://pypi.org/project/podcastfy/)
[](https://pepy.tech/project/podcastfy)
[](https://githu... | {
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"description": "An Open Source Python alternative to NotebookLM's podcast feature: Transforming Multimodal... |
.. podcastfy documentation master file, created by
sphinx-quickstart on Sat Oct 12 21:09:23 2024.
You can adapt this file completely to your liking, but it should at least
contain the root `toctree` directive.
Podcastfy.ai API Referece Manual
==========================
This documentation site is focused on t... | {
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podcastfy
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.. toctree::
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Submodules
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podcastfy.content\_parser.content\_extractor module
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podcastfy... | {
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