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Ce dépôt inclut plus de 50 traductions dans différentes langues, ce qui augmente considérablement la taille du téléchargement. Pour cloner sans traductions, utilisez le checkout sparse :

Bash / macOS / Linux :

git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners.git
cd ai-agents-for-beginners
git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'

CMD (Windows) :

git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners.git
cd ai-agents-for-beginners
git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images"

Cela vous donne tout ce dont vous avez besoin pour compléter le cours avec un téléchargement beaucoup plus rapide.

Si vous souhaitez que d'autres langues de traduction soient prises en charge, elles sont listées ici.

Ce cours contient des leçons couvrant les fondamentaux de la création d'Agents IA. Chaque leçon traite d'un sujet spécifique, donc commencez où vous voulez !

Il existe un support multilingue pour ce cours. Consultez nos langues disponibles ici.

Si c'est votre première fois à construire avec des modèles d'IA générative, consultez notre cours IA Générative Pour Débutants, qui comprend 21 leçons sur la construction avec GenAI.

N'oubliez pas de étoiler (🌟) ce dépôt et de forker ce dépôt pour exécuter le code.

Si vous bloquez ou avez des questions sur la création d'Agents IA, rejoignez notre canal Discord dédié dans le Microsoft Foundry Discord.

Chaque leçon de ce cours inclut des exemples de code, que vous pouvez trouver dans le dossier code_samples. Vous pouvez forker ce dépôt pour créer votre propre copie.

Les exemples de code dans ces exercices utilisent Microsoft Agent Framework avec Microsoft Foundry Agent Service V2 :

• Microsoft Foundry - Compte Azure requis

Ce cours utilise les frameworks et services d'agents IA suivants de Microsoft :

• Microsoft Agent Framework (MAF)
• Microsoft Foundry Agent Service V2

Certains exemples de code prennent également en charge des fournisseurs alternatifs compatibles OpenAI tels que MiniMax, qui offre des modèles à large contexte (jusqu'à 204K tokens). Voir la Configuration du Cours pour les détails de configuration.

Pour plus d'informations sur l'exécution du code pour ce cours, consultez la Configuration du Cours.

Avez-vous des suggestions ou trouvé des erreurs d'orthographe ou de code ? Signalez un problème ou Créez une pull request

• Une leçon écrite située dans le README et une courte vidéo
• Des exemples de code Python utilisant Microsoft Agent Framework avec Microsoft Foundry
• Des liens vers des ressources supplémentaires pour continuer votre apprentissage

Notre équipe propose d'autres cours ! Découvrez :

Merci à Shivam Goyal pour avoir contribué des exemples de code importants démontrant Agentic RAG.

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