微软开源 AI Agent 学习教程，GitHub 狂揽超 73K Stars

你还在花钱学 AI 吗？别再花冤枉钱了，先看过来。微软已经开源了一套 AI Agent 系列课程，而且完全免费。

github地址如下:https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners

这篇 AI Agent 文章会带你从基础概念到实际开发，系统梳理 AI Agent 相关的核心知识。文章内容主要来自微软在 GitHub 上开源的一门 AI Agent 教程，整个教程共分为 18 节，从 Agent 基础、工具调用、RAG、多智能体、记忆、上下文工程，一直到 Microsoft Agent Framework、Agent 部署、本地 Agent 和安全等内容，覆盖得比较完整。

这门教程目前支持 53 种语言，中文也提供了多个版本，包括：

• 简体中文（中国大陆）
• 繁体中文（香港）
• 繁体中文（澳门）
• 繁体中文（台湾）

简体中文地址：https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners/tree/main/translations/zh-CN

如果完整看完这个系列，相信你会对 AI Agent 的开发体系有一个更加系统、完整的认识。

每一节下面我都整理了一组问题，先别急着翻资料，看看你凭现有的理解能答对多少。

01 AI Agent 简介与应用场景

• 什么是 AI Agent，以及常见的 Agent 类型
• 哪些任务更适合使用 AI Agent
• 设计 Agentic Solution 时需要关注哪些核心组成部分

原文内容：https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners/blob/main/translations/zh-CN/01-intro-to-ai-agents/README.md

02 探索 AI Agent Framework

• 什么是 AI Agent Framework，它能够帮助开发者完成什么
• 如何利用 Framework 快速构建、迭代和改进 Agent
• Microsoft Agent Framework 和 Microsoft Foundry Agent Service 有什么区别
• 如何与现有 Azure 服务进行集成
• 什么是 Microsoft Foundry Agent Service

原文内容：https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners/blob/main/translations/zh-CN/02-explore-agentic-frameworks/README.md

03 AI Agentic 设计原则

• 什么是 Agentic Design Principles
• 实施这些设计原则时应该遵循哪些 Guidelines
• 如何在实际 Agent 设计中使用这些原则

原文内容：https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners/blob/main/translations/zh-CN/03-agentic-design-patterns/README.md

04 工具的设计模式

• 什么是 Tool Use Design Pattern
• Tool Use Design Pattern 适用于哪些场景
• 实现 Tool Use Design Pattern 需要哪些核心组件
• 使用 Tool Use Design Pattern 构建可信 AI Agent 时需要注意什么

原文内容：https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners/blob/main/translations/zh-CN/04-tool-use/README.md

05 智能体检索增强生成（Agentic RAG）

• 什么是智能体检索增强生成（Agentic RAG）
• 什么是迭代式生成-检查模式（Maker-Checker Style）
• Agentic RAG 的实际应用场景

原文内容：https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners/blob/main/translations/zh-CN/05-agentic-rag/README.md

06 构建可信赖的 AI Agent

• 如何构建和部署安全、有效的 AI Agent
• 开发 AI Agent 时需要关注的安全问题
• 如何保护数据和用户隐私

原文内容：https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners/blob/main/translations/zh-CN/06-building-trustworthy-agents/README.md

07 Planning 设计模式

• 如何定义清晰的总体目标，并把复杂任务拆分成可管理的子任务
• 如何使用结构化输出（Structured Output），让结果更加可靠，也方便其他 Agent 或 Service 继续处理
• 如何通过事件驱动方式（Event-Driven Approach）处理动态任务和意外输入

原文内容：https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners/blob/main/translations/zh-CN/07-planning-design/README.md

08 多智能体设计模式

• 哪些场景适合使用多智能体（Multi-Agent）
• 多智能体相比单智能体有哪些优势
• 实现多智能体设计模式需要哪些基础组件
• 如何观察多个 Agent 之间的交互过程

原文内容：https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners/blob/main/translations/zh-CN/08-multi-agent/README.md

09 AI Agent 的元认知

• 理解 Agent 中推理循环（Reasoning Loop）所带来的影响
• 使用规划（Planning）和评估（Evaluation）帮助 Agent 自我纠正
• 构建能够生成和执行代码来完成任务的 Agent

原文内容：https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners/blob/main/translations/zh-CN/09-metacognition/README.md

10 生产环境中的 AI Agent 可观测性与评估

• Agent 实际执行了什么
• Agent 的表现如何
• Agent 为什么产生某个结果
• 哪些步骤影响了性能
• 哪些操作产生了较高成本
• 如何系统地评估 Agent 输出

原文内容：https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners/blob/main/translations/zh-CN/10-ai-agents-production/README.md

11 Agent 协议 MCP、A2A 和 NLWeb

• MCP 如何让 AI Agent 访问外部工具和数据，从而完成用户任务
• A2A 如何让不同 AI Agent 之间进行通信和协作
• NLWeb 如何为网站提供自然语言交互接口，让 AI Agent 能够发现并使用网站中的内容

原文内容：https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners/blob/main/translations/zh-CN/11-agentic-protocols/README.md

12 AI Agent 的上下文工程

• 什么是上下文工程（Context Engineering），以及它与提示词工程（Prompt Engineering）的区别
• 如何通过写入、选择、压缩和隔离信息来管理上下文
• 常见的上下文问题，以及如何处理这些问题

原文内容：https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners/blob/main/translations/zh-CN/12-context-engineering/README.md

13 AI Agent 的记忆

• 理解 AI Agent 记忆：什么是记忆，以及为什么记忆对 Agent 很重要
• 实现和存储记忆：如何为 Agent 添加短期记忆和长期记忆
• 让 Agent 持续改进：如何利用过去的交互和经验不断改善后续行为

原文内容：https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners/blob/main/translations/zh-CN/13-agent-memory/README.md

14 探索 Microsoft Agent Framework

• Microsoft Agent Framework 的核心特性和价值
• Microsoft Agent Framework 的关键概念
• 更高级的 Microsoft Agent Framework 模式，包括工作流（Workflow）、中间件（Middleware）和记忆（Memory）

原文内容：https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners/blob/main/translations/zh-CN/14-microsoft-agent-framework/README.md

15 构建计算机使用智能体 CUA

• 什么情况下计算机使用智能体比只使用 API 的自动化方式更合适
• 如何结合 Browser-Use、Playwright 和 Chrome DevTools Protocol（CDP），更加可靠地管理浏览器生命周期
• 如何使用 Azure OpenAI 的视觉能力和 Pydantic 结构化输出，从动态网页中提取数据
• 如何在以 Agent 为主、以 Actor 为主和混合浏览器自动化模式之间进行选择

原文内容：https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners/blob/main/translations/zh-CN/15-browser-use/README.md

16 使用 Microsoft Foundry 部署可扩展的 AI Agent

• 原型 Agent 和已部署 Agent 之间的区别
• Agent 的几种部署模式
• Microsoft Foundry 中 Agent 的生命周期
• Agent 的扩展策略
• 使用 OpenTelemetry 和 Foundry Trace 实现可观测性
• 通过模型选择、模型路由和评估控制成本
• 企业环境中的治理、人工审批以及 MCP Server 的安全使用

原文内容：https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners/blob/main/translations/zh-CN/16-deploying-scalable-agents/README.md

17 使用 Foundry Local 和 Qwen 创建本地 AI Agent

• 什么是小语言模型（Small Language Model，SLM），适合什么任务，又有哪些限制
• Microsoft Foundry Local 如何在设备本地下载、管理和运行模型
• 为什么 Qwen 的函数调用（Function Calling）能力对本地 Agent 很重要
• 如何实现本地工具、本地 RAG 和本地 MCP
• 什么情况下应该使用本地模型，什么情况下应该使用云端模型

原文内容：https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners/blob/main/translations/zh-CN/17-creating-local-ai-agents/README.md

18 使用加密收据保护 AI Agent

• 为什么 Agent 需要可验证的审计轨迹（Audit Trail）
• 什么是加密收据，以及它与普通日志的区别
• 如何使用 Python 为 Tool Call 生成签名收据
• 如何离线验证收据并检测篡改
• 如何把多个收据组成哈希链
• 加密收据能够证明什么，又不能证明什么

原文内容：https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners/blob/main/translations/zh-CN/18-securing-ai-agents/README.md

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