微软AI Agent零基础入门实战课：从智能体原理、框架选择到工具调用、记忆规划与生产环境部署全流程

课程内容简介

《微软最新 AI Agent 入门课程》 是一套面向初学者的**AI 智能体系统实战课程**，从 “什么是 AI Agent” 开始，逐步讲清大语言模型、工具、记忆、规划等智能体核心组成，并结合微软 Semantic Kernel 与大模型代码案例，让学员理解 AI Agent 如何识别用户任务、制定执行计划、调用外部工具并利用上下文记忆完成任务。课程进一步覆盖**AI 代理框架选择、Agent 设计方法、工具调用设计模式、代理式 RAG、规划模式、多 AI 代理协作、上下文工程以及长期记忆与自我改进机制**，帮助学员建立完整的 Agent 开发思维。同时还会讲解如何把 AI 代理从实验环境真正部署到生产环境，以及 MCP、A2A、NLWeb 等代理协议的实际作用。通过从概念、架构到代码与部署的完整学习，学员可以系统掌握 AI Agent 的构建逻辑，为开发智能助手、自动化工作流、知识库 Agent 及多智能体应用打下基础。

注意：本套课程纯英文，无字幕，看不懂勿下！

课程目录
01_1 导学.mp4
02_2、使用哪种 AI 代理框架.mp4
03_3、如何设计好的 AI 代理.mp4
04_4、什么是代理工具使用设计模式.mp4
05_5、什么是代理式 RAG.mp4
06_6、如何构建有效的 AI 代理.mp4
07_7、什么是 Al 代理规划设计模式.mp4
08_8、如何使用多 AI 代理系统.mp4
09_9、AI 代理如何改进.mp4
10_10、如何将 AI 代理部署到生产环境.mp4
11_11、使用代理协议 (MCP、AA2A 和 NLWeb).mp4
12_12、为 AI 代理进行上下文工程.mp4
13_13、人工智能代理记忆构建自我改进的代理.mp4