目前，微軟、OpenAI、亞馬遜、谷歌、Salesforce、甲骨文、Meta、阿里、百度等科技巨頭都在重金押注Agent智能體賽道。而國內還跑出了被譽為“第二個DeepSeek”的大黑馬Manus，在全球范圍產生巨大影響。

所以，Agent智能體已成為創業、就業的新風口。既然大好的機會來了應該如何入門呢？如何快速弄懂這些技術概念，分一杯羹呢？

因此，微軟免費發布了Agent開發課程幫助大家快速入門，有文字說明，也有精湛的視頻講解，例如，Agent RAG和傳統RAG有什么不同，應該如何選擇合適的Agent框架，只要你會一些基本的編程，0基礎也能快速學會開發智能體。

微軟剛發布的Agent課程在github上評價相當高，已經超過8000顆星，可見其質量是相當過硬的。文中末尾還有個小彩蛋。

免費課程地址：https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?tab=readme-ov-file

下面「AIGC開放社區」為大家簡單解讀一下。這些課程分為文字和視頻兩大塊，支持中文語言/字幕，全部由微軟的金牌MVP講解。

視頻課程在7分鐘左右，老師不會長篇大論的講技術概念，只會講最重點的技術內容。接著就會貼上代碼，1比1的教你如何開發相當細致。

第1課：Agent介紹與應用場景

本節主要介紹了Agent的基本概念，包括其定義、與大模型的關系，以及如何通過擴展LLMs的能力來執行操作。課程通過旅行預訂Agent的示例，詳細解釋了Agent的三個基本組成部分：環境、傳感器和執行器。

講解了Agent的不同類型，例如，簡單反射Agent、基于模型的反射Agent、基于目標的Agent等，并分析了它們在旅行預訂場景中的具體應用。還分析了適合Agent的應用場景，包括開放式問題、多步驟流程以及需要隨時間改進的任務。

第2課：Agent框架

本節課主要介紹了Agent框架。老師介紹了如何使用Agent框架來實現更高效的智能體協作，包括模板、插件和工具的使用。重點介紹了Azure AI Agent服務、Semantic Kernel和AutoGen等常用框架和服務。還討論了如何利用這些框架來提高Agent系統的可觀察性和故障排除能力。

第3課：Agent設計模式

本節課主要講解Agent設計模式。這些模式是構建高效Agent的關鍵。學員將了解如何通過設計模式來優化Agent的交互流程，包括如何在多個步驟中提示大模型以實現更可擴展的解決方案。課程通過實際案例展示了，如何應用這些設計模式來解決復雜的Agent任務。

第4課：工具使用設計模式

本節課專門探討了工具使用設計模式，這是Agent在執行任務時如何選擇和使用工具的關鍵模式。課程通過具體示例展示了Agent如何根據任務需求動態選擇和調用工具，從而實現更高效的任務執行。學習者將了解如何設計和實現工具使用模式，以提高Agent的靈活性和效率。

第5課：Agent RAG

本節介紹了Agent RAG模式，這是一種結合檢索、增強和生成的Agent設計方法。學習者將了解如何通過檢索外部知識源來增強Agent的知識庫，并利用生成能力來提供更準確和有用的響應。

課程通過實際案例展示了RAG模式在Agent中的應用，幫助學習者掌握如何結合多種技術來提升Agent的性能。

第6課：開發可信的Agent

本節課聚焦于如何構建可信的Agent，這是確保Agent在實際應用中可靠和安全的關鍵。課程討論了Agent的信任問題，包括數據隱私、安全性以及如何通過透明的設計和開發流程來增強用戶對Agent的信任。學習者將了解如何在開發過程中考慮這些因素，以構建更可信的Agent解決方案。

第7課：規劃Agent設計模式

本節介紹了Agent規劃設計模式。這是Agent在多步驟任務中如何制定和執行計劃的關鍵模式。學習者將了解如何通過規劃模式來優化Agent的決策過程，使其能夠更有效地完成復雜的任務。

第8課：多Agent設計模式

本節課介紹了多Agent設計模式，這是涉及多個Agent協同工作或競爭完成任務的設計方法。課程通過示例展示了多Agent系統在實際應用中的優勢，包括如何通過Agent之間的協作或競爭來提高任務完成的效率和效果。

學習者將了解如何設計和實現多Agent模式，以構建更復雜的Agent解決方案。

第9課：Agent的元認知設計模式

本節課介紹了Agent的元認知設計模式。這是Agent如何自我評估和調整行為的關鍵模式。學習者將了解如何通過元認知模式讓Agent具備自我反思和改進的能力，從而在實際應用中表現得更加智能和適應性強。

第10課：Agent在生產環境中的應用

恭喜你，如果堅持學完前面9節課，已經可以開發應用在實際業務中的Agent啦。本節課講解如何將Agent部署到生產環境中。課程討論了在生產環境中運行Agent的挑戰和最佳實踐，包括性能優化、可擴展性和維護性。

幫助開發者如何將Agent從開發階段順利過渡到生產階段，并確保其在實際應用中能夠穩定運行。還提供了關于如何監控和優化Agent性能的實用建議。

超70000顆星生成式AI課程

當前的智能體與傳統的RPA、按鍵精靈最大的不同之一，便是融合了大模型，提供生成式AI能力，極大簡化開發流程并增強多種功能。

所以，如果你對生成式AI開發也不是很懂，不要緊，微軟同樣提供了非常棒的21節入門課程。

這個課程同樣是免費的，在Github超過70000顆星，也是目前全球開發者入門生成式AI最好的課程之一，并且還在持續更新中。

課程地址：https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/

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