微软AI Agent入门课程，从框架选型到多代理系统搭建与生产部署全流程

这套微软 AI 代理入门课程一共 13 讲，从框架选型一直讲到生产环境部署，主线是怎么设计、构建并落地一个 AI Agent。适合刚开始接触智能代理、想系统过一遍基础概念的人

课程讲了哪些内容

框架选型与设计思路

第 2 讲讲用哪种 AI 代理框架，第 3 讲讲怎么设计一个好的代理，第 6 讲讲如何构建有效的代理。这几讲解决的是动手前的判断问题，比如项目规模多大、要不要上多代理、工具链怎么挑

三种常见设计模式

第 4 讲是代理工具使用设计模式，讲代理怎么调用外部能力

第 5 讲是代理式 RAG，讲检索增强在代理场景下怎么用

第 7 讲是 AI 代理规划设计模式，讲代理怎么把任务拆成多步执行

多代理、协议与上下文

第 8 讲如何使用多 AI 代理系统，第 11 讲使用代理协议，涉及模型通信协议、代理对代理、自然语言网页三类，第 12 讲为 AI 代理进行上下文工程

这几讲偏进阶，讨论的是多个代理怎么协作、代理之间怎么通信、上下文怎么管理

记忆与自我改进

第 13 讲讲人工智能代理记忆构建与自我改进的代理，也就是代理怎么保存历史信息、根据反馈调整自己的行为

部署到生产环境

第 10 讲是将 AI 代理部署到生产环境的实操要点，从本地跑通到实际上线之间需要注意的环节

课程目录

1. 导学
2. 使用哪种 AI 代理框架
3. 如何设计好的 AI 代理
4. 什么是代理工具使用设计模式
5. 什么是代理式 RAG
6. 如何构建有效的 AI 代理
7. 什么是 AI 代理规划设计模式
8. 如何使用多 AI 代理系统
9. AI 代理如何改进
10. 如何将 AI 代理部署到生产环境
11. 使用代理协议（模型通信协议、代理对代理、自然语言网页）
12. 为 AI 代理进行上下文工程
13. 人工智能代理记忆构建自我改进的代理

适合谁看

课程定位是入门，讲的是概念和思路，不是纯代码实操，但会涉及框架、RAG、部署这些话题，有一点编程基础看起来会顺一些

技术爱好者想搞清楚 AI 代理是什么、由哪些部分组成、上线前要处理哪些问题，可以按顺序从第 1 讲看下来。已经做过聊天机器人、想往代理方向延伸的，可以重点看第 5、7、8、11 讲

课程文件为 13 个 mp4 视频，配套资源在本页获取