Files

21 KiB
Raw Permalink Blame History

Agents IA pour Débutants - Un Cours

Agents IA pour Débutants

Un cours qui enseigne tout ce que vous devez savoir pour commencer à construire des Agents IA

Licence GitHub Contributeurs GitHub Problèmes GitHub Demandes de tirage GitHub PRs Bienvenus

🌐 Support Multilingue

Pris en charge via GitHub Action (Automatisé & Toujours à jour)

Arabic | Bengali | Bulgarian | Burmese (Myanmar) | Chinese (Simplified) | Chinese (Traditional, Hong Kong) | Chinese (Traditional, Macau) | Chinese (Traditional, Taiwan) | Croatian | Czech | Danish | Dutch | Estonian | Finnish | French | German | Greek | Hebrew | Hindi | Hungarian | Indonesian | Italian | Japanese | Kannada | Khmer | Korean | Lithuanian | Malay | Malayalam | Marathi | Nepali | Nigerian Pidgin | Norwegian | Persian (Farsi) | Polish | Portuguese (Brazil) | Portuguese (Portugal) | Punjabi (Gurmukhi) | Romanian | Russian | Serbian (Cyrillic) | Slovak | Slovenian | Spanish | Swahili | Swedish | Tagalog (Filipino) | Tamil | Telugu | Thai | Turkish | Ukrainian | Urdu | Vietnamese

Vous préférez cloner localement ?

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

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 des langues de traduction supplémentaires soient prises en charge, elles sont listées ici.

Observeurs GitHub Forks GitHub Étoiles GitHub

Microsoft Foundry Discord

🌱 Commencer

Ce cours comprend des leçons couvrant les bases de la création dAgents IA. Chaque leçon traite dun sujet spécifique, commencez donc où vous voulez !

Il y a un support multilingue pour ce cours. Découvrez nos langues disponibles ici.

Si cest votre première fois à construire avec des modèles dIA générative, consultez notre cours IA Générative pour Débutants, qui comprend 21 leçons sur la construction avec GenAI.

Noubliez pas de mettre une étoile (🌟) sur ce dépôt et de forker ce dépôt pour exécuter le code.

Rencontrez dautres apprenants, obtenez vos questions répondues

Si vous êtes bloqué ou avez des questions sur la création dAgents IA, rejoignez notre chaîne Discord dédiée sur le Microsoft Foundry Discord.

Ce dont vous avez besoin

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 le Microsoft Agent Framework avec Microsoft Foundry Agent Service V2 :

Ce cours utilise les frameworks et services dagents IA suivants de Microsoft :

Certains exemples de code prennent aussi en charge des fournisseurs compatibles OpenAI alternatifs comme MiniMax, qui propose des modèles à large contexte (jusqu’à 204 K tokens). Consultez la Configuration du cours pour les détails.

Pour plus dinformations sur lexécution du code pour ce cours, consultez la Configuration du cours.

🙏 Vous voulez aider ?

Avez-vous des suggestions ou avez-vous trouvé des fautes dorthographe ou des erreurs de code ? Ouvrez un problème ou Créez une pull request

📂 Chaque leçon comprend

  • Une leçon écrite 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 à apprendre

🗃️ Leçons

Leçon Texte & Code Vidéo Apprentissage Supplémentaire
Introduction aux Agents IA et Cas dUtilisation Lien Vidéo Lien
Exploration des Frameworks Agentiques Lien Vidéo Lien
Comprendre les Design Patterns Agentiques Lien Vidéo Lien
Design Pattern dUtilisation dOutils Lien Vidéo Lien
RAG Agentique Lien Vidéo Lien
Construire des Agents IA Fiables Lien Vidéo Lien
Design Pattern de Planification Lien Vidéo Lien
Design Pattern Multi-Agent Lien Vidéo Lien

| Modèle de conception Métacognition | Link | Video | Link | | Agents IA en production | Link | Video | Link | | Utilisation des protocoles agentiques (MCP, A2A et NLWeb) | Link | Video | Link | | Ingénierie du contexte pour agents IA | Link | Video | Link | | Gestion de la mémoire agentique | Link | Video | | | Exploration du Microsoft Agent Framework | Link | | | | Création d'agents d'utilisation informatique (CUA) | Link | | Link | | Déploiement d'agents évolutifs | Link | | Link | | Création d'agents IA locaux | Link | | Link | | Sécurisation des agents IA | Link | | Link |

🎒 Autres cours

Notre équipe produit d'autres cours ! Découvrez :

LangChain

LangChain4j pour débutants LangChain.js pour débutants LangChain pour débutants

Azure / Edge / MCP / Agents

AZD pour débutants Edge AI pour débutants MCP pour débutants Agents IA pour débutants


Série Intelligence Artificielle Générative

IA Générative pour débutants IA Générative (.NET) IA Générative (Java) IA Générative (JavaScript)


Apprentissage Fondamental

ML pour débutants Data Science pour débutants IA pour débutants Cybersécurité pour débutants Dév Web pour débutants IoT pour débutants Développement XR pour débutants


Série Copilot

Copilot pour l'IA en programmation assistée Copilot pour C#/.NET Aventure Copilot

🌟 Remerciements à la communauté

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

Contribution

Ce projet accepte les contributions et suggestions. La plupart des contributions nécessitent que vous acceptiez un Accord de licence de contributeur (CLA) déclarant que vous avez le droit, et que vous accordez effectivement, les droits d'utiliser votre contribution. Pour plus de détails, visitez https://cla.opensource.microsoft.com.

Lorsque vous soumettez une pull request, un bot CLA déterminera automatiquement si vous devez fournir un CLA et décorera la PR de façon appropriée (p. ex., vérification de statut, commentaire). Suivez simplement les instructions fournies par le bot. Vous n'aurez besoin de faire cela qu'une seule fois sur tous les dépôts utilisant notre CLA.

Ce projet a adopté le Code de conduite Open Source Microsoft. Pour plus d'informations, consultez la FAQ du Code de conduite ou contactez opencode@microsoft.com pour toute question ou commentaire supplémentaire.

Marques déposées

Ce projet peut contenir des marques déposées ou logos de projets, produits ou services. L'utilisation autorisée des marques ou logos Microsoft est soumise et doit suivre Les directives de marque et d'identité Microsoft. L'utilisation des marques ou logos Microsoft dans des versions modifiées de ce projet ne doit pas créer de confusion ni laisser entendre un parrainage par Microsoft. Toute utilisation de marques ou logos tiers est soumise aux politiques de ces tierces parties.

Obtenir de l'aide

Si vous êtes bloqué ou avez des questions sur la création d'applications IA, rejoignez :

Microsoft Foundry Discord

Si vous avez des retours sur le produit ou des erreurs lors de la création, visitez :

Microsoft Foundry Developer Forum


Avertissement : Ce document a été traduit à l'aide du service de traduction automatique Co-op Translator. Bien que nous nous efforçions d'assurer l'exactitude, veuillez noter que les traductions automatisées peuvent contenir des erreurs ou des inexactitudes. Le document original dans sa langue native doit être considéré comme la source faisant autorité. Pour les informations critiques, il est recommandé de recourir à une traduction professionnelle réalisée par un humain. Nous ne saurions être tenus responsables des malentendus ou erreurs d'interprétation découlant de l'utilisation de cette traduction.