微软竟然出了免费的 AI 应用开发课?!我已经学上了

AI Agents for Beginners —— 初学者构建智能代理的入门利器 随着人工智能(AI)技术的快速发展,越来越多的开发者和技术爱好者希望能够亲手实践构建智能代理系统,实现自主决策和交互。微软推出的 AI Agents for Beginners 项目正是为此而生。本文将带大家全面解读这一项目的核心功能、应用场景及使用方法,帮助初学者快速入门 AI 代理系统开发,并对比介绍类似 KrillinAI 项目的设计理念。 阅读详情

最近又挖到一个好东西,微软在 GitHub 上开源了一套 AI Agent 零基础课程,叫《AI Agents for Beginners》,目前 Star 已经突破 5 万了。

课程指路:https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners

整套课程一共 15 节(还在持续更新中),每节都配了文章、视频和代码示例,而且 还有中文翻译版本,对国内同学非常友好。

名校名企的课程,咱也能免费学~

之前给大家分享过 斯坦福的 Vibe Coding 课,那门课更偏宏观的 AI 编程方法论和工程体系。微软这门课的定位不太一样,它聚焦在 AI Agent 开发这一个方向上,从概念到落地讲得非常细,适合想动手搞 Agent 的同学。

那这门课具体讲了些啥?我帮大家划了一下重点,能帮你节省至少一个小时,建议收藏~

AI Agent 现在有多火

先说说什么是 AI Agent?

简单来说,AI Agent 就是能自主感知环境、做出决策、调用工具来完成任务的 AI 程序,相当于给大模型装上了手和脚,能真正帮你干活和解决问题。

2025 年大家聊的还是大模型、聊 Prompt Engineering 提示词工程;到了 2026 年风向明显变了,满屏都是 Agent。OpenClaw 带火了 AI 数字员工、AI 大神 Karpathy 提出了 Agentic Engineering,各大厂都在搞 Agent 平台(包括 AI 抢红包和点外卖 🐶)。

但问题是,到底怎么开发 Agent 呢?很多人还停留在 “调个 API 让大模型说话” 这个阶段,离真正能跑到生产环境的 Agent 差了十万八千里。

微软这门课就是来填这个坑的。

AI Agent 要学什么

这门课覆盖了 AI Agent 开发的完整链路,从基础概念到设计模式、从 RAG 到多 Agent 协作、从协议标准到生产部署,15 节课一把梭。

看看别人的课程目录,也能帮咱们快速了解 Agent 开发到底要学哪些内容。

第一阶段:打基础(第 1 ~ 4 课)

前几节课把 Agent 的基本功讲清楚了。

  • 第 1 课介绍 AI Agent 是什么、有哪些典型的应用场景
  • 第 2 课带你逛一圈主流的 Agentic 开发框架,让你知道市面上有哪些选择
  • 第 3 课讲 Agentic 设计模式,这个特别重要,因为 Agent 开发的核心就在于设计模式的选择
  • 第 4 课讲工具调用(Tool Use),教你怎么让 Agent 真正动手干活,调用外部 API、操作数据库、执行代码。

如果你之前完全没接触过 Agent 开发,这四节课过完你就有一个比较完整的认知了。

第二阶段:进阶(第 5 ~ 9 课)

这一段开始上难度了。

  • 第 5 课讲 Agentic RAG,教你怎么让 Agent 结合检索增强生成来回答问题,这在企业级应用里特别常用
  • 第 6 课讲怎么构建可信赖的 Agent,涉及安全性、可靠性、可控性这些在生产环境里绕不开的问题。
  • 第 7 课讲 Planning 设计模式,让 Agent 学会自己拆解任务、制定计划、按步骤执行。
  • 第 8 课讲多 Agent 协作,比如多个 Agent 怎么分工、怎么通信、怎么协调。
  • 第 9 课讲元认知(Metacognition),让 Agent 能够自我反思、自我修正,这块听着有点玄乎,但实际上是让 Agent 变聪明的关键。

第三阶段:落地生产(第 10 ~ 15 课)

后面几节课直接对标生产环境。

  • 第 10 课讲怎么把 Agent 部署到生产环境,包括监控、扩展、容错这些工程问题。
  • 第 11 课讲最新的 Agentic 协议,MCP、A2A、NLWeb 这几个协议现在都是热门话题,这节课一次性给你讲清楚。
  • 第 12 课讲上下文工程(Context Engineering),这个和斯坦福那门课里讲的是同一个方向,说明整个行业都意识到了上下文管理的重要性。
  • 第 13 课讲 Agent 的记忆管理,怎么让 Agent 记住之前聊过的内容、做过的事情
  • 第 14 课讲微软自家的 Agent Framework,教你用 Azure AI Foundry 搭一套完整的 Agent 服务
  • 第 15 课讲浏览器操控 Agent(Computer Use Agent),教 Agent 像人一样操作浏览器

后面还有几节待更新,包括 Agent 部署扩展、本地 AI Agent、Agent 安全,可以看出微软还在持续往里面填内容,我已经开启追剧模式了。

另外每节课都有配套视频,配上平台自带的中文字幕翻译,讲解还挺清晰的,适合不喜欢看文字的同学。

普通人怎么学 AI Agent?

当然这门课也有不足的地方。课程代码主要用的是微软自家的 Agent Framework 和 Azure AI Foundry,如果你想用 LangChain 或者其他框架,得自己做些迁移。

另外课程整体更偏开发者向,有一定编程基础学起来会更顺。Agent 开发的前提是你得先会用 AI 写代码,如果你连 AI 编程(Vibe Coding)的基本功都还没练过,直接啃 Agent 课大概率会卡在代码层面。

正好,我之前也写了一套免费开源的 《Vibe Coding 零基础入门教程》,上千张图、几十万字,结合了我两年半的 AI 编程经验、项目开发经验和产品变现经验。从 2023 年开始 AI 编程实践,到 2025 年底正式把这些经验整理成教程开源出来,GitHub Star 已经超过 8000。

建议想学 AI Agent 开发的朋友们,先把 AI 编程能力培养起来,做出几个项目练练手,等你能独立用 AI 写代码了,再来学 Agent 开发的工程化内容,效果会好很多。

📚 我的教程已开源:github.com/liyupi/ai-guide

🌐 在线阅读:ai.codefather.cn/vibe

多说几句

Agent 开发绝对是当下最大的风口之一。我自己对 Agent 这个方向也一直很关注,2025 年就已经带大家做过 AI 超级智能体项目和 AI 应用生成 Agent 平台项目了。

到了 26 年,我能明显感觉到 Agent 开发的门槛在快速降低。不管是微软的课程还是我的教程,都提供了大量免费的学习资源,你需要的只是行动力。点个收藏,一起学起来吧~

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  • 职业趋势:《AI + 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》;
  • 商业落地:《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》;
  • 领域细分:《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》;
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  • 产品与创新:《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式:构建 AI 产品》;
  • 多模态与 Agent:《Step-Video 开源模型(视频生成进展)》《Agentic RAG 的现在与未来》;
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L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代

L1阶段:了解大模型的基础知识,以及大模型在各个行业的应用和分析,学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。

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L2阶段:攻坚篇丨RAG开发实战工坊

L2阶段:AI大模型RAG应用开发工程,主要学习RAG检索增强生成:包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估,还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

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L3阶段:跃迁篇丨Agent智能体架构设计

L3阶段:大模型Agent应用架构进阶实现,主要学习LangChain、 LIamaIndex框架,也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统,打造Agent智能体。

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L4阶段:精进篇丨模型微调与私有化部署

L4阶段:大模型的微调和私有化部署,更加深入的探讨Transformer架构,学习大模型的微调技术,利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调,并通过Ollama、vLLM等推理部署框架,实现模型的快速部署。

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