Develop AI agents on Azure (AI-3026)

 

Kursüberblick

In diesem Kurs lernen die Teilnehmer, wie sie mithilfe von Azure AI Foundry intelligente KI-Agenten erstellen, bereitstellen und verwalten. Die Teilnehmer lernen, fortschrittliche KI-Funktionen durch Agenten in skalierbare, anpassbare Lösungen zu integrieren.

Zielgruppe

Dieser Kurs richtet sich an Entwickler, Data Scientists und IT-Experten, die intelligente KI-gesteuerte Lösungen in Azure erstellen möchten. Es ist ideal für Einzelpersonen mit grundlegendem Verständnis der Programmierung und Cloudtechnologien, die ihre Fähigkeiten beim Erstellen skalierbarer und interaktiver KI-Agents für Geschäfts- oder persönliche Projekte verbessern möchten.

Voraussetzungen

Bevor Sie dieses Modul starten, sollten Sie mit grundlegenden KI-Konzepten und -Diensten in Azure vertraut sein. Zunächst sollten Sie erwägen, den Lernpfad "Erste Schritte mit künstlicher Intelligenz" abzuschließen.

Kursinhalt

Entwickeln von KI-Agents mit Microsoft Foundry und Visual Studio Code

  • Einleitung
  • Grundlegendes zu KI-Agents und dem Microsoft Foundry Agent Service
  • Erkunden von Entwicklungsansätzen
  • Erstellen Ihres ersten Agents in Microsoft Foundry
  • Einrichten von Visual Studio Code für die Agententwicklung
  • Konfigurieren und Verwalten von Agents in Visual Studio Code
  • Erweitern der Agentfunktionen mit Tools
  • Testen, Bereitstellen und Integrieren von Agenten
  • Übung – Erstellen und Bereitstellen eines KI-Agents
  • Wissensüberprüfung
  • Zusammenfassung

Integrieren von benutzerdefinierten Tools in Ihren Agent

  • Einleitung
  • Gründe für die Verwendung von benutzerdefinierten Tools
  • Optionen für die Implementierung von benutzerdefinierten Tools
  • So integrieren Sie benutzerdefinierte Tools
  • Übung – Erstellen eines Agents mit benutzerdefinierten Tools
  • Modulbewertung
  • Zusammenfassung

Integrieren von MCP-Tools in Azure AI Agents

  • Einleitung
  • Grundlegendes zur MCP-Toolerkennung
  • Integrieren von Agenttools mit einem MCP-Server und Client
  • Verwenden von Azure AI-Agents mit MCP-Servern
  • Übung – Verbinden von MCP-Tools mit Azure AI Agents
  • Modulbewertung
  • Summary

Erstellen Sie wissensgestützte KI-Agenten mit Foundry IQ

  • Einleitung
  • Grundlegendes zu RAG für Agenten
  • Entdecken Sie Foundry IQ
  • Konfigurieren von Datenquellen für Wissensdatenbanken
  • Konfigurieren des Abrufs mit Foundry IQ
  • Übung – Integrieren eines KI-Agenten in Foundry IQ
  • Wissensüberprüfung
  • Zusammenfassung

Integrieren Ihres Agents in Microsoft 365

  • Einleitung
  • Grundlegendes zu den Veröffentlichungsoptionen des Foundry-Agents
  • Veröffentlichen eines Agents aus dem Foundry-Portal in Teams
  • Erweitert – Verwenden des Microsoft 365 Agents Toolkit
  • Zugreifen auf Microsoft 365-Daten mit Work IQ
  • Testen und iterieren Sie Ihren integrierten Agenten
  • Übung – Veröffentlichen eines Foundry-Agenten in Microsoft Teams
  • Wissensüberprüfung
  • Zusammenfassung

Erstellen von agentgesteuerten Workflows mithilfe von Microsoft Foundry

  • Einleitung
  • Grundlegendes zu Workflows
  • Identifizieren von Workflowmustern
  • Erstellen von Workflows in Microsoft Foundry
  • Hinzufügen von Agents zu einem Workflow
  • Anwenden von Power Fx in Workflows
  • Verwalten von Workflows in Microsoft Foundry
  • Verwenden von Workflows im Code
  • Übung – Erstellen eines agentgesteuerten Workflows
  • Modulbewertung
  • Zusammenfassung

Entwickeln eines KI-Agents mit Microsoft Agent Framework

  • Einleitung
  • Grundlegendes zu KI-Agents von Microsoft Agent Framework
  • Erstellen eines Azure AI-Agents mit Microsoft Agent Framework
  • Hinzufügen von Tools zum Azure AI-Agent
  • Übung – Entwickeln eines Azure AI-Agents mit dem Microsoft Agent Framework SDK
  • Wissensüberprüfung
  • Zusammenfassung

Koordinieren einer Multi-Agent-Lösung mithilfe von Microsoft Agent Framework

  • Einleitung
  • Grundlegendes zum Microsoft Agent Framework
  • Grundlegendes zur Agent-Orchestrierung
  • Gleichzeitige Orchestrierung verwenden
  • Sequenzielle Orchestrierung verwenden
  • Verwenden der Gruppenchat-Orchestrierung
  • Handoff-Orchestrierung verwenden
  • Magentische Orchestrierung verwenden
  • Übung – Entwickeln einer Multi-Agent-Lösung
  • Wissensüberprüfung
  • Zusammenfassung

Entdecken Sie Azure AI Agenten mit A2A

  • Einleitung
  • Definieren eines A2A-Agents
  • Implementieren eines Agent-Executors
  • Hosten eines A2A-Servers
  • Herstellen einer Verbindung mit Ihrem A2A-Agent
  • Übung – Verbindung zu Remote-Azure-AI-Agents mit dem A2A-Protokoll herstellen
  • Modulbewertung
  • Zusammenfassung

Preise & Trainingsmethoden

Online Training

Dauer
1 Tag

Preis
  • 690,– € (exkl. MwSt.)
    821,10 € (inkl. 19% MwSt.)
Classroom Training

Dauer
1 Tag

Preis
  • Deutschland:
    690,– € (exkl. MwSt.)
    821,10 € (inkl. 19% MwSt.)
  • Schweiz:
    CHF 690,– (exkl. MwSt.)
    CHF 745,89 (inkl. 8.1% MwSt.)

Kurstermine

Instructor-led Online Training:   Kursdurchführung online im virtuellen Klassenraum.
FLEX Classroom Training (Hybrid-Kurs):   Kursteilnahme wahlweise vor Ort im Klassenraum oder online vom Arbeitsplatz oder von zu Hause aus.

Deutsch

Europäische Zeitzonen

Online Training Kurssprache: Deutsch
Online Training
Klassenraum-Option: Berlin
Online Training
Klassenraum-Option: Hamburg
Online Training
Klassenraum-Option: München
Online Training
Klassenraum-Option: Berlin
Online Training
Klassenraum-Option: Hamburg
Online Training Kurssprache: Deutsch
Online Training
Klassenraum-Option: Berlin
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Englisch

Europäische Zeitzonen

Online Training Kurssprache: Englisch
Online Training Kurssprache: Englisch

5 Stunden Differenz zu Mitteleuropäische Sommerzeit (MESZ)

Online Training Zeitzone: Eastern Daylight Time (EDT) Kurssprache: Englisch
Online Training Zeitzone: Eastern Daylight Time (EDT) Kurssprache: Englisch

7 Stunden Differenz zu Mitteleuropäische Sommerzeit (MESZ)

Online Training Zeitzone: Central Daylight Time (CDT) Kurssprache: Englisch
Online Training Zeitzone: Central Daylight Time (CDT) Kurssprache: Englisch
Online Training Zeitzone: Central Standard Time (CST) Kurssprache: Englisch
Online Training Zeitzone: Central Standard Time (CST) Kurssprache: Englisch

9 Stunden Differenz zu Mitteleuropäische Sommerzeit (MESZ)

Online Training Zeitzone: Pacific Daylight Time (PDT) Kurssprache: Englisch
Online Training Zeitzone: Pacific Daylight Time (PDT) Kurssprache: Englisch
FLEX Classroom Training (Hybrid-Kurs):   Kursteilnahme wahlweise vor Ort im Klassenraum oder online vom Arbeitsplatz oder von zu Hause aus.

Deutschland

Berlin
Hamburg
München
Berlin
Hamburg
Berlin
Frankfurt
Hamburg
München

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