本文介绍了微软开源的AI Agent入门学习教程，包含8个章节：从Agent基础概念、框架探索到设计原则、工具使用模式、代理RAG、可信构建、多智能体设计和Agent协议。教程全面覆盖从基础到高级应用，适合小白入门和开发者进阶学习。2026年是Agent落地元年，现在正是掌握AI Agent的最佳时机。
2026年是Agent落地的元年，各种Agent应用层出不穷，大家听到过的扣子，豆包手机，这些都和Agent息息相关
Agent还在蓬勃发展当中，很多应用如何落地仍在探索，现在正是进入Agent应用的最佳时机
这一期主要是给大家推荐一个微软开源的AI Agent入门学习教程
这个教程的主要内容如下：
第一节：AI Agent 简介及用例介绍
这一部分主要介绍什么是人工智能Agent，Agent有哪些类型，AI Agent最适合哪里用例，Agent如何帮助我们解决问题，设计Agent解决方案需要注意什么要素，这部分内容都是基础知识，是后续学习的基础
第二节：探索Agentic框架
这一部分主要介绍什么是人工智能代理框架，它们能帮助开发者实现什么目标，在团队中如何利用这些工具快速 ，Microsoft AutoGen、Semantic Kernel 和 Azure AI Agent Service 创建的框架和工具的区别
第三节：AI Agent设计原则
这一部分主要介绍怎么设计Agent，Agent设计应该遵循什么原则，在实施这些原则的时候，有什么指导可以遵循，还有一些设计原则的应用示例
第四节：工具使用设计模式
这一部分主要介绍工具使用的设计模式，工具应用的场景，实现设计模式需要哪些元素或者构建模块，还有使用工具使用设计模式构建可信赖的人工智能代理时的注意事项
第五节：代理RAG
这一部分主要介绍代理RAG，了解人工智能新兴范式，即大型语言模型（LLM）自主规划下一步，同时从外部数据源提取信息，掌握迭代制作者-检查器（Maker-Checker）风格，最后是探索实际应用
第六节：构建值得信赖的AI Agent
这一部分主要介绍如何构建和部署安全有效的AI代理，开发AI代理时的重要安全考虑，还有就是在开发AI代理时维护数据和用户隐私
第七节：多智能体设计模式
这一部分主要介绍多智能体适用于哪些场景，使用多个代理和单个代理相比有什么优势，实现多智能体设计模式的基本要素有哪些，如何能够看到多个代理之间的互动，这些都是Agent的核心内容
第八节：Agent协议
这一部分主要介绍标准化、安全性并支持开放创新的协议，主要包括模型上下文协议MCP, 代理对代理（A2A）和自然语言网络（NLWeb），MCP允许AI代理访问外部工具和数据以完成用户用户，A2A实现不同AI Agent之间的通行与协作，NLWeb为任何网站带来自然语言接口，使得AI Agent能够发现并与内容互动
此外还有AI Agent的上下文工程，管理Agent Memory, 生产中的AI Agent，元认识的设计模式等内容，不再进行详细介绍
学完上面的内容，就对Agent有个总体的认识，后续可以针对某一个方面，比如Agent Memory，上下文工程等进行深入研究
最后
近期科技圈传来重磅消息：行业巨头英特尔宣布大规模裁员2万人，传统技术岗位持续萎缩的同时，另一番景象却在AI领域上演——AI相关技术岗正开启“疯狂扩招”模式！据行业招聘数据显示，具备3-5年大模型相关经验的开发者，在大厂就能拿到50K×20薪的高薪待遇，薪资差距肉眼可见！
业内资深HR预判：不出1年，“具备AI项目实战经验”将正式成为技术岗投递的硬性门槛。在行业迭代加速的当下，“温水煮青蛙”式的等待只会让自己逐渐被淘汰，与其被动应对，不如主动出击，抢先掌握AI大模型核心原理+落地应用技术+项目实操经验，借行业风口实现职业翻盘！
深知技术人入门大模型时容易走弯路，我特意整理了一套全网最全最细的大模型零基础学习礼包，涵盖入门思维导图、经典书籍手册、从入门到进阶的实战视频、可直接运行的项目源码等核心内容。这份资料无需付费，免费分享给所有想入局AI大模型的朋友！
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部分资料展示
1、 AI大模型学习路线图
2、 全套AI大模型应用开发视频教程
从入门到进阶这里都有，跟着老师学习事半功倍。
3、 大模型学习书籍&文档
4、AI大模型最新行业报告
2025最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。
5、大模型大厂面试真题
整理了百度、阿里、字节等企业近三年的AI大模型岗位面试题，涵盖基础理论、技术实操、项目经验等维度，每道题都配有详细解析和答题思路，帮你针对性提升面试竞争力。
6、大模型项目实战&配套源码
学以致用，在项目实战中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。
👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；
• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；
• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
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这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。
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