目前，微软、OpenAI、亚马逊、谷歌、Salesforce、甲骨文、Meta、阿里、百度等科技巨头都在重金押注Agent智能体赛道。而国内还跑出了被誉为“第二个DeepSeek”的大黑马Manus，在全球范围产生巨大影响。
所以，Agent智能体已成为创业、就业的新风口。既然大好的机会来了应该如何入门呢？如何快速弄懂这些技术概念，分一杯羹呢？
因此，微软免费发布了Agent开发课程帮助大家快速入门，有文字说明，也有精湛的视频讲解，例如，Agent RAG和传统RAG有什么不同，应该如何选择合适的Agent框架，只要你会一些基本的编程，0基础也能快速学会开发智能体。
微软刚发布的Agent课程在github上评价相当高，已经超过8000颗星，可见其质量是相当过硬的。文中末尾还有个小彩蛋。
免费课程地址：https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?tab=readme-ov-file
下面「AIGC开放社区」为大家简单解读一下。这些课程分为文字和视频两大块，支持中文语言/字幕，全部由微软的金牌MVP讲解。
视频课程在7分钟左右，老师不会长篇大论的讲技术概念，只会讲最重点的技术内容。接着就会贴上代码，1比1的教你如何开发相当细致。
第1课：Agent介绍与应用场景
本节主要介绍了Agent的基本概念，包括其定义、与大模型的关系，以及如何通过扩展LLMs的能力来执行操作。课程通过旅行预订Agent的示例，详细解释了Agent的三个基本组成部分：环境、传感器和执行器。
讲解了Agent的不同类型，例如，简单反射Agent、基于模型的反射Agent、基于目标的Agent等，并分析了它们在旅行预订场景中的具体应用。还分析了适合Agent的应用场景，包括开放式问题、多步骤流程以及需要随时间改进的任务。
第2课：Agent框架
本节课主要介绍了Agent框架。老师介绍了如何使用Agent框架来实现更高效的智能体协作，包括模板、插件和工具的使用。重点介绍了Azure AI Agent服务、Semantic Kernel和AutoGen等常用框架和服务。还讨论了如何利用这些框架来提高Agent系统的可观察性和故障排除能力。
第3课：Agent设计模式
本节课主要讲解Agent设计模式。这些模式是构建高效Agent的关键。学员将了解如何通过设计模式来优化Agent的交互流程，包括如何在多个步骤中提示大模型以实现更可扩展的解决方案。课程通过实际案例展示了，如何应用这些设计模式来解决复杂的Agent任务。
第4课：工具使用设计模式
本节课专门探讨了工具使用设计模式，这是Agent在执行任务时如何选择和使用工具的关键模式。课程通过具体示例展示了Agent如何根据任务需求动态选择和调用工具，从而实现更高效的任务执行。学习者将了解如何设计和实现工具使用模式，以提高Agent的灵活性和效率。
第5课：Agent RAG
本节介绍了Agent RAG模式，这是一种结合检索、增强和生成的Agent设计方法。学习者将了解如何通过检索外部知识源来增强Agent的知识库，并利用生成能力来提供更准确和有用的响应。
课程通过实际案例展示了RAG模式在Agent中的应用，帮助学习者掌握如何结合多种技术来提升Agent的性能。
第6课：开发可信的Agent
本节课聚焦于如何构建可信的Agent，这是确保Agent在实际应用中可靠和安全的关键。课程讨论了Agent的信任问题，包括数据隐私、安全性以及如何通过透明的设计和开发流程来增强用户对Agent的信任。学习者将了解如何在开发过程中考虑这些因素，以构建更可信的Agent解决方案。
第7课：规划Agent设计模式
本节介绍了Agent规划设计模式。这是Agent在多步骤任务中如何制定和执行计划的关键模式。学习者将了解如何通过规划模式来优化Agent的决策过程，使其能够更有效地完成复杂的任务。
第8课：多Agent设计模式
本节课介绍了多Agent设计模式，这是涉及多个Agent协同工作或竞争完成任务的设计方法。课程通过示例展示了多Agent系统在实际应用中的优势，包括如何通过Agent之间的协作或竞争来提高任务完成的效率和效果。
学习者将了解如何设计和实现多Agent模式，以构建更复杂的Agent解决方案。
第9课：Agent的元认知设计模式
本节课介绍了Agent的元认知设计模式。这是Agent如何自我评估和调整行为的关键模式。学习者将了解如何通过元认知模式让Agent具备自我反思和改进的能力，从而在实际应用中表现得更加智能和适应性强。
第10课：Agent在生产环境中的应用
恭喜你，如果坚持学完前面9节课，已经可以开发应用在实际业务中的Agent啦。本节课讲解如何将Agent部署到生产环境中。课程讨论了在生产环境中运行Agent的挑战和最佳实践，包括性能优化、可扩展性和维护性。
帮助开发者如何将Agent从开发阶段顺利过渡到生产阶段，并确保其在实际应用中能够稳定运行。还提供了关于如何监控和优化Agent性能的实用建议。
超70000颗星生成式AI课程
当前的智能体与传统的RPA、按键精灵最大的不同之一，便是融合了大模型，提供生成式AI能力，极大简化开发流程并增强多种功能。
所以，如果你对生成式AI开发也不是很懂，不要紧，微软同样提供了非常棒的21节入门课程。
这个课程同样是免费的，在Github超过70000颗星，也是目前全球开发者入门生成式AI最好的课程之一，并且还在持续更新中。
课程地址：https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/
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