AI Agents for Beginners: Microsofts offizieller Kurs zum Bau von KI-Agenten

Alles Wissenswerte über microsoft/ai-agents-for-beginners: eine quelloffene, MIT-lizenzierte Schulung mit 18 Lektionen, Videos und Python-/.NET-Notebooks, die vermittelt, wie man KI-Agenten auf Microsofts eigenem Stack entwirft und bereitstellt — Microsoft Agent Framework und Microsoft Foundry.

Desambiguierung: Dieser Bericht dokumentiert den offiziellen Kurs der Organisation microsoft auf GitHub. Nicht zu verwechseln mit den zahlreichen Community-Repliken und Handbüchern, die Schlagwörter teilen (ai-agents, agentic-ai-for-beginners usw.) und in der Repository-Suche erscheinen; hier wird ausschließlich das Erstanbieter-Repository von Microsoft analysiert.

Was AI Agents for Beginners ist

AI Agents for Beginners ist ein Selbstlernkurs von Microsoft, keine Bibliothek und kein Framework an sich. Das Produkt sind 18 geschriebene Lektionen (plus eine Lektion 00 zur Installation), jede mit einem kurzen Video, Python-Codebeispielen (und bei einigen C#) und vertiefenden Links. Ihr erklärtes Ziel ist es, „alles Wissenswerte, um mit dem Bau von KI-Agenten zu beginnen” abzudecken, vom Wesen eines Agenten bis zur Produktionsbereitstellung.

Der Kurs führt selbst nichts aus: Es ist Lehrmaterial, dessen Code zwei reale Microsoft-Infrastrukturkomponenten unterstützt — Microsoft Agent Framework (MAF) zur Orchestrierung von Agenten und Microsoft Foundry Agent Service V2 (die Responses API) als Inferenzdienst. In der Praxis fungiert das Repo als dokumentierter Einstiegspunkt zum Agenten-Stack von Microsoft, im selben Format wie seine „for Beginners”-Kursfamilie (Generative AI, MCP, LangChain, AZD, Edge AI).

Der Ursprung

Das Repository wurde am 28. November 2024 unter der Organisation microsoft erstellt. Seine Entwicklung spiegelt sich in den eigenen Topics wider, die Spuren mehrerer Phasen bewahren: autogen, semantic-kernel auf der einen und foundry, microsoft-foundry, agent-framework auf der anderen Seite.

Der technische Werdegang ist stimmig mit Microsofts Agentenstrategie. 2024 stützte sich das Agenten-Ökosystem des Unternehmens auf AutoGen und Semantic Kernel, und der Kurs entstand in diesem Kontext: Der erste verifizierbare Hacker-News-Beitrag, von koreyspace am 14. Februar 2025, betitelte den Kurs „A 10 Lesson Course”. Seitdem wuchs der Kurs auf die heutigen 18 Lektionen und wurde neu geschrieben, um auf dem einheitlichen Nachfolger aufzubauen: Microsoft Agent Framework, das Microsofts offizielle Dokumentation als „den direkten Nachfolger, gebaut von denselben Teams, der die einfachen Abstraktionen von AutoGen mit den Unternehmensfunktionen von Semantic Kernel kombiniert” beschreibt. Das README und die requirements.txt dokumentieren den Übergang: Die Notebooks nutzen MAF mit FoundryChatClient, und die Abhängigkeitsdatei ist auf agent-framework-core==1.10.0 fixiert, weil 1.11.0 breaking Changes einführte.

Die Pflege ist eine Bildungsanstrengung von Microsoft, kein Projekt eines einzelnen Autors. Die Links des READMEs tragen das Tracking-Tag WT.mc_id=academic-105485-koreyspace, und das README dankt Shivam Goyal ausdrücklich für die Agentic-RAG-Codebeispiele. Die wichtigsten Mitwirkenden sind leestott, skytin1004 und koreyspace, zusätzlich zum Copilot-Bot.

Philosophie und Prinzipien

Der Kurs schlägt weder eine Ingenieursmethodik noch eine Meinung zum Stand der Technik vor; seine „Philosophie” ist die von Adoptionsmaterial: Microsofts eigenen Stack von oben bis unten zu lernen und mit den Kontrollen dieses Stacks in Produktion zu gelangen. Aus den Lektionen ergibt sich eine Reihe wiederkehrender, überprüfbarer Ideen:

Der Agent als System, nicht als „Chat”. Lektion 1 definiert einen Agenten mit Umgebung, Sensoren und Aktoren und unterscheidet Typen (einfacher Reflex, modellbasiert, zielbasiert, nutzenbasiert, lernend, hierarchisch und Multiagent). Die Betonung liegt auf dem „Handeln” (Werkzeuge aufrufen, auf Speicher zugreifen), nicht nur auf der Texterzeugung.
Agentische Designmuster als Lehreinheit. Der Kurs ist um wiederverwendbare Muster herum strukturiert: Tool Use, Planning, Multi-Agent, Metacognition und Agentic RAG, plus Kontext-Engineering und Speicher.
Sicherheit und Vertrauen als Anforderung, nicht als Verzierung. Es gibt eigene Lektionen zum Bau vertrauenswürdiger Agenten (6), zu ihrer Produktion in Produktionsumgebungen (10) und zu ihrer Absicherung (18, mit kryptografischen Quittungen).
Interoperabilität und Agnostizismus. MAF präsentiert sich als Cloud- und anbieteragnostisch, integriert mit offenen Standards (MCP, A2A) und Konnektoren zu Fabric, SharePoint, Pinecone und Qdrant. Lektion 17 erlaubt zudem, Agenten lokal mit Foundry Local auszuführen.

Wie es funktioniert

Der Kurs folgt einer 18-stufigen Progression. Jede Lektion hat ein Text-README, ein Video (Lektionen 1 bis 12) und Code-Notebooks, die mit *-python-agent-framework.ipynb (und gegebenenfalls *-dotnet-agent-framework) gekennzeichnet sind.

Die Lektionen laut README-Tabelle: 1. Einführung in KI-Agenten und Anwendungsfälle. 2. Erkundung agentischer Frameworks. 3. Agentische Designmuster. 4. Tool-Use-Muster. 5. Agentic RAG. 6. Bau vertrauenswürdiger KI-Agenten. 7. Planning-Muster. 8. Multiagent-Muster. 9. Metacognition-Muster. 10. KI-Agenten in Produktion. 11. Agentische Protokolle (MCP, A2A und NLWeb). 12. Kontext-Engineering für KI-Agenten. 13. Verwaltung des agentischen Speichers. 14. Erkundung von Microsoft Agent Framework. 15. Computer-Use-Agenten (CUA / Browser-Nutzung). 16. Bereitstellung skalierbarer Agenten. 17. Bau lokaler KI-Agenten. 18. Sicherheit von KI-Agenten.

Der zentrale technische Ablauf (Lektionen 14 aufwärts) stützt sich auf MAF. Einen Agenten zu erstellen bedeutet, den Inferenzdienst, Anweisungen und einen Namen zu definieren (zum Beispiel AzureOpenAIChatClient(...).create_agent(instructions=..., name=...)); der Agent läuft mit .run() oder .run_stream(). MAF dokumentiert sequenzielle, gleichzeitige, Gruppen-, Handoff- und „magnetische” Orchestrierung (ein Manager-Agent erstellt und modifiziert eine Aufgabenliste und koordiniert Subagenten) und fügt Observability (OpenTelemetry + Foundry-Dashboards), Dauerhaftigkeit (Pausieren/Fortsetzen von Threads) und Human-in-the-Loop hinzu.

Das Repo enthält zudem einen Katalog von Smoke-Tests (tests/lesson-01-smoke-tests.json, lesson-04, lesson-05, lesson-16) für bereitstellbare Agenten (TravelAgent, TravelToolAgent, TravelRAGAgent, ContosoSupportAgent), die von der AI Smoke Test-GitHub-Action über den Workflow .github/workflows/smoke-test.yml konsumiert werden. Sie sind ein erstes Gate — „der bereitgestellte Agent antwortet und erfüllt grundlegende Erwartungen” —, nicht die vollständige Evaluierungs-Pipeline aus den Lektionen 10 und 16.

Sicherheit und Vertrauensmodell

Die Lektionen 6, 10 und 18 bilden einen durchgehenden Faden der Zuverlässigkeit: vertrauenswürdige Agenten bauen, sie mit Kontrollen in Produktion bringen und sie mit kryptografischen Quittungen absichern. Der Kurs behandelt Sicherheit nicht als Anhang: Er positioniert sie als Voraussetzung, um Produktion zu erreichen, im Einklang mit dem Rest des Foundry-Stacks (Observability, Human-in-the-Loop, dauerhafte Pausen).

Zudem ist Interoperabilität Teil desselben Vertrauensprinzips: MAF verbindet sich mit MCP und A2A als offenen Protokollen, mit NLWeb, mit Computer-Use-Agenten (Browser-/Computer-Nutzung) und mit Foundry Local, um Agenten ohne Cloud-Abhängigkeit auszuführen, zusammen mit Konnektoren zu Fabric, SharePoint, Pinecone und Qdrant.

Offizieller und halboffizieller Status

Dieses Repository ist Microsoft-Erstanbieter: Es lebt in der Organisation microsoft, ist MIT-lizenziert, nutzt offizielle aka.ms-Kurzlinks (z. B. https://aka.ms/ai-agents-beginners) und ist die offizielle Bildungsressource zum Erlernen von Microsofts Agenten-Stack (MAF + Foundry). Es gibt keinen „Marketplace” und keine Zertifizierung im Sinne von Plugins; sein offizieller Status zeigt sich in der Praxis:

Teil von Microsofts „for Beginners”-Familie, die unter anderem Generative AI for Beginners, MCP for Beginners, LangChain for Beginners, AZD for Beginners und Edge AI for Beginners umfasst, alle aus dem README verlinkt.
Akademischer/Entwickler-Kanal von Microsoft: die WT.mc_id-Tracking-Links und die aka.ms-Seite platzieren es innerhalb offizieller Adoptionsmaterialien.
Unterstützte Community: der Kurs leitet Lernende zum Microsoft Foundry Discord und zum Foundry-Entwicklerforum.
De-facto-Standard: Als offizielle Schulung für MAF/Foundry fungiert er als De-facto-Referenz für jene, die genau diesen Stack lernen wollen. Das impliziert keine formale „Standard”-Bezeichnung außerhalb von Microsoft.

Das Ökosystem

Microsofts Frameworks und Dienste (der „Boden” des Kurses): microsoft/agent-framework — das Framework, auf dem der Kurs aufbaut; „Framework zum Bauen, Orchestrieren und Bereitstellen von KI-Agenten und Multiagent-Workflows in Python und .NET”; 13.048 Sterne, 2.214 Forks. Die offizielle Dokumentation definiert es als direkten Nachfolger von Semantic Kernel und AutoGen, mit Migrationsleitfäden von beiden. microsoft/autogen — „ein Programmier-Framework für agentische KI”; 60.570 Sterne. Vorgänger, der die Agenten-Abstraktionen beisteuerte. microsoft/semantic-kernel — „LLM-Technologie schnell und einfach in deine Apps integrieren”; 28.478 Sterne. Vorgänger, der die Unternehmensfunktionen beisteuerte.

Schwesterkurse von Microsoft (gleiches Format): microsoft/generative-ai-for-beginners — „21 Lektionen, starte mit dem Bau generativer KI”; 118.336 Sterne, 62.384 Forks. Der größte Schwesterkurs und der Einstiegspunkt, den das README vor diesem empfiehlt. microsoft/mcp-for-beginners — ein Curriculum zum Model Context Protocol in .NET, Java, TypeScript, JavaScript, Rust und Python; 17.043 Sterne. Das README verlinkt zudem LangChain for Beginners, LangChain.js for Beginners, LangChain4j for Beginners, AZD for Beginners, Edge AI for Beginners sowie die vollständige „Kern”-Kursserie (ML, Data Science, AI, Cybersecurity, Web Dev, IoT, XR) und Copilot.

Community-Übersetzungen und Ableger: offizielle Übersetzungen (50+ Sprachen), im README als gepflegt „über eine GitHub Action (automatisiert und stets aktuell)” von Azure/co-op-translator gelistet. Sie leben in translations/<Sprache>/ innerhalb des Repos selbst, nicht als separate Repos. Unter den verifizierten Community-Ablegern: Microsoft-Stores/microsoft-ai-agents-for-beginners (59 Sterne, eine 11-Lektionen-Replik, ausgerichtet auf Azure AI Foundry und Semantic Kernel), DTiapan/ai-agents-handbook (87 Sterne, ein umfassendes Handbuch zum Agentenbau), UnfoldDataScience/Agentic_Ai_For_Beginner (33 Sterne, Code eines Udemy-Kurses) und Yash-Kavaiya/Agentic-AI-for-Beginners (21 Sterne).

Eine Repo-Suche nach „ai-agents-for-beginners” liefert 362 Treffer, aber viele sind Rauschen, das nur Schlagwörter teilt und keine Ableger dieses Kurses sind; nur die hier gelisteten sind verifizierbar verwandt.

Zahlen zum Repository

Messung: 22. August 2026, GitHub-API.

Metrik	Wert
Sterne	73.007
Forks	24.133
Echte Abonnenten	563
Commits	1.983
Offene Issues + PRs	9
Hauptsprache	Jupyter Notebook
Lizenz	MIT
Erstellung	28. November 2024
Letzter Push	18. August 2026
Anzahl Lektionen	18 (plus Installations-Lektion 00)

watchers_count spiegelt die Sternezahl, weshalb subscribers_count als tatsächliche Abonnentenzahl gemeldet wird. Die Releases-API lieferte eine leere Liste: Der Kurs veröffentlicht keine formalen GitHub-Releases; die Referenz-„Version” wird durch die requirements.txt-Pins (agent-framework-core==1.10.0) und das Set von 18 Lektionen markiert. Ein vollständiger Klon wiegt ~3 GB wegen der 50+ Übersetzungen; der Leitfaden empfiehlt einen Sparse-/Shallow-Klon zur Erleichterung.

Top-Mitwirkende nach Beiträgen: leestott (570), skytin1004 (509), koreyspace (285), hyoshioka0128 (114), Copilot (Bot, 60), ShivamGoyal03 (56), marietta-a (46). Die Präsenz des Copilot-Bots und mehrerer Microsoft-Mitarbeiter spiegelt ein vom Bildungsteam des Unternehmens gepflegtes Projekt wider.

Schnelleinstieg

Installation und erster Start

Der „Start” ist nicht das Ausführen einer App, sondern das Klonen des Kurses und die Fähigkeit, seine Notebooks laufen zu lassen. In Lektion 00 dokumentierte Voraussetzungen: Python 3.12+ (die virtuelle Umgebung mit python3.12 erstellen), .NET 10+ nur für die C#-Beispiele, Azure CLI und ein Azure-Abonnement mit einem Microsoft-Foundry-Projekt (ein Hub + Project mit einem bereitgestellten Modell, z. B. gpt-5-mini).

# Vollständiger Klon (oder --depth 1 / --sparse verwenden, um die ~3 GB zu sparen)
git clone https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners.git
cd ai-agents-for-beginners

python -m venv venv
source venv/bin/activate        # Windows: venv\Scripts\activate

pip install -r requirements.txt

Danach authentifiziert man sich mit der Azure CLI und erstellt die .env:

az login                         # oder: az login --use-device-code (ohne Browser)
az account show                  # prüfen
cp .env.example .env             # Windows: Copy-Item .env.example .env

In .env werden mindestens AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT und AZURE_AI_MODEL_DEPLOYMENT_NAME ausgefüllt. Beim ersten Start authentifizieren sich die Notebooks über az login, sodass für die meisten Lektionen keine API-Schlüssel nötig sind.

Gängige Arbeitsabläufe

Den Kurs der Reihe nach (oder nach Thema) folgen. 00-course-setup/README.md öffnen; danach enthält jedes NN-.../README.md Text + Video + Notebook. Das Ergebnis ist ein lokal laufender Agent gegen das eigene Foundry-Projekt.
Einen bereitstellbaren Agenten bauen und verifizieren. Für Lektion 16 den Agenten als Hosted Agent in Foundry bereitstellen; dann den Workflow Smoke-test hosted agents ausführen und dabei tests_file, agent_name und den project_endpoint wählen.
Einen lokalen Agenten ohne Cloud ausführen (Lektion 17). Foundry Local installieren (winget install Microsoft.FoundryLocal oder brew install foundrylocal), foundry model run phi-4-mini ausführen und pip install foundry-local-sdk.
Zu einem alternativen Anbieter migrieren (MiniMax). Durch Setzen von MINIMAX_API_KEY, MINIMAX_BASE_URL und MINIMAX_MODEL_ID in .env erkennen Beispiele, die OpenAIChatClient nutzen, diese Konfiguration und verwenden sie als Ersatz.

Wesentliche Konfiguration

Die Dateien und Einstellungen, die ein neuer Nutzer zuerst anfasst: .env (Verbindungsvariablen; mindestens AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT und AZURE_AI_MODEL_DEPLOYMENT_NAME), requirements.txt (bewusst auf agent-framework-core==1.10.0 fixiert), die Projektkonfiguration in Foundry (ai.azure.com), der Python-Interpreter in VSCode (muss der des 3.12+-venv sein) und die Lektionsordner (NN-.../code_samples/).

Häufige Fallstricke und Lösungen

agent-framework 1.11 bricht die Notebooks. Der Kommentar in requirements.txt erklärt es: 1.11.0 entfernte ChatMessage und HostedWebSearchTool, änderte den Message-Konstruktor und verwarf das Argument model= von Agent.run(). Lösung: bei der fixierten agent-framework-core==1.10.0 bleiben.
~3-GB-Klon. Lösung: Shallow-Klon (git clone --depth 1 ...) oder Sparse, oder GitHub Codespaces verwenden.
SSL-Fehler unter macOS. Dokumentierte Lösungen, in Reihenfolge: Install Certificates.command ausführen; truststore installieren und importieren; oder, nur vorübergehend in der Entwicklung, die Verifizierung deaktivieren (reduziert die Sicherheit, nicht in Produktion verwenden).
Lektion 16 nutzt schlüsselbasierte Authentifizierung für Azure AI Search. Anders als der Rest des Kurses (der über az login läuft), wechselt das Notebook nur dann zu Azure AI Search, wenn sowohl AZURE_SEARCH_SERVICE_ENDPOINT als auch AZURE_SEARCH_API_KEY gesetzt sind.
Lektionen 6 und 8 rufen Azure OpenAI direkt auf (über die Responses API) und benötigen AZURE_OPENAI_ENDPOINT/AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT (die GitHub-Models-API ist deprecated und unterstützt die Responses API nicht).
Nicht alles lässt sich mit Smoke-Tests prüfen. Lektion 17 (lokal) und die theoretischen Lektionen (2, 3, 6, 7, 9, 12) sind bewusst ausgeschlossen; sie werden durch lokales Ausführen des Notebooks validiert.

Integrationen und Migration

Mit Microsoft Foundry / Azure: Der gesamte Kurs läuft gegen ein Foundry-Projekt; die Bereitstellung von Hosted Agents (Lektion 16) ist die Brücke zur Produktion.
Mit CI (GitHub Actions): Der Workflow .github/workflows/smoke-test.yml konsumiert die AI Smoke Test-GitHub-Action über die tests/*.json-Kataloge; er benötigt die Secrets AZURE_CLIENT_ID, AZURE_TENANT_ID, AZURE_SUBSCRIPTION_ID mit der Rolle Azure AI User.
Mit offenen Standards: MAF integriert sich mit MCP (mcp[cli]) und A2A (a2a-sdk) sowie Konnektoren zu Microsoft Fabric, SharePoint, Pinecone und Qdrant.
Mit alternativen Anbietern: MAFs OpenAIChatClient funktioniert mit jedem OpenAI-kompatiblen Endpunkt, was MiniMax und Foundry Local als Drop-in-Ersatz ermöglicht.
Migration innerhalb des Microsoft-Stacks: MAFs offizielle Dokumentation enthält Migrationsleitfäden von Semantic Kernel und von AutoGen.

Wie man beiträgt

Es gibt kein CONTRIBUTING.md; der Prozess ist im README dokumentiert: ein Issue für Vorschläge oder Fehler öffnen; einen Pull Request erstellen; Microsofts CLA akzeptieren (cla.opensource.microsoft.com, ein Bot prüft, ob es nötig ist); und den Microsoft Open Source Code of Conduct übernehmen. Jede Lektion lebt in ihrem eigenen Ordner mit README, images/ und code_samples/; Smoke-Tests liegen in tests/; Übersetzungen werden von Azure/co-op-translator koordiniert.

Wie die Community reagierte

Die zurückgewonnene Evidenz zeigt etwas Klares: Als Unternehmenskurs zur Microsoft-Adoption erzeugt er nicht die virale Diskussion, die andere Werkzeuge hervorbringen. Hacker-News-Threads sind wenige, niedrig bewertet und kommentarlos, und auf Reddit dominieren Erwähnungen von Kurs-Aggregatoren.

Auf Hacker News ist der gefundene Beitrag mit der höchsten Traktion „Lessons to Get Started Building AI Agents” von thunderbong (4. Juli 2025, 10 Punkte, 0 Kommentare). Es folgen „AI Agents for Beginners” von aymenfurter (14. April 2025, 2 Punkte, 0 Kommentare) und „AI Agents for Beginners – A 10 Lesson Course” von koreyspace (einer der Hauptmitwirkenden des Repos, 14. Februar 2025, 2 Punkte, 0 Kommentare) — letzterer dient auch als datierter Beleg für den Übergang von 10 zu 18 Lektionen. Es wurde kein Hacker-News-Thread mit überprüfbarer breiter Diskussion gefunden; alle drei Beiträge sind eigentlich Präsentationen ohne Debatte.

Auf Reddit haben r/learnmachinelearning und r/AgentsOfAI jeweils einen einstelligen Beitrag (1 Punkt, 0 Kommentare), und r/Udemy listet den Kurs unter kostenlosen Kurs-Aggregationen ohne Studierendenbewertungen. Insgesamt: Das Repository wird stark als Lehrplan- und Adoptionsmaterial genutzt (73.007 Sterne, 24.133 Forks, 563 Abonnenten), aber sein Fußabdruck in Foren ist eher Referenzerwähnung als technische Debatte.

AI Agents for Beginners im Vergleich zu anderen Ansätzen

Ansatz	Überprüfbare Überschneidung	Überprüfbarer Unterschied
`microsoft/generative-ai-for-beginners` (118.336 ⭐)	Gleiches Microsoft-„for Beginners”-Format: Lektionen + Video + Notebooks.	Fokussiert auf generative KI im Allgemeinen (21 Lektionen), nicht spezifisch auf Agenten; das README empfiehlt ihn als vorherigen Schritt.
`microsoft/mcp-for-beginners` (17.043 ⭐)	Gleiches Format und Organisation; mehrsprachig (.NET, Java, TS, JS, Rust, Python).	Deckt nur das Model Context Protocol ab; dieser Kurs deckt den vollständigen Agentenzyklus ab (MCP erscheint als eine Lektion, #11).
`DTiapan/ai-agents-handbook` (87 ⭐)	Ein Handbuch für KI-Agenten, von grundlegend bis fortgeschritten, mit Code und Tutorials.	Unabhängiges Community-Projekt, nicht offiziell von Microsoft und nicht an Foundry/MAF gebunden.
`UnfoldDataScience/Agentic_Ai_For_Beginner` (33 ⭐)	Kurs zu agentischer KI für Anfänger mit Code.	Begleitet einen Udemy-Kurs, ist kein Microsoft-Material.

Der nützlichste Vergleich erfolgt nicht nach Popularität: Dieses Repository sticht hervor, wenn man Microsofts spezifischen Stack (MAF + Foundry) von Anfang bis Produktion mit kostenlosem, offiziellem, mehrsprachigem Material lernen möchte. Für einen anbieteragnostischen Weg kann ein Kurs wie der von LangChain passender sein; nur für MCP-Protokolle ist mcp-for-beginners der Einstiegspunkt.

Anwendungsfälle und wem dieses Repository helfen kann

Entwickler und Teams, die Microsofts Agenten-Stack übernehmen, können die 18 Lektionen als vollständigen Pfad nutzen: verstehen, was ein Agent ist, Muster wählen (Tool Use, Planning, Multiagent), mit MAF implementieren und mit Foundry bereitstellen.
Daten-/KI-Ingenieure, die agentisches RAG benötigen, können von Lektion 5 und ihrem Beispiel (TravelRAGAgent) ausgehen, mit der dokumentierten Option, von einer In-Memory-Wissensbasis zu einem echten Azure-AI-Search-Index zu wechseln.
Teams, die Agenten in Produktion bereitstellen, können die Smoke-Test-Kataloge (tests/*.json) mit der AI Smoke Test-GitHub-Action wiederverwenden, um in CI zu verifizieren, dass ein Hosted Agent in Foundry vor jeder Bereitstellung antwortet.
Wer nicht von der Cloud abhängen möchte, kann Lektion 17 folgen und Foundry Local (oder den auf einen kompatiblen Anbieter wie MiniMax gerichteten OpenAIChatClient) nutzen.
Lehrende, Trainer und Lerngemeinschaften können die 50+ offiziellen Übersetzungen nutzen, um den Kurs in ihrer Sprache zu unterrichten.

Ressourcen

Repository: https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners
Offizielle Seite: https://aka.ms/ai-agents-beginners
Installation / Lektion 00: https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners/blob/main/00-course-setup/README.md
Framework des Kurses (MAF): https://github.com/microsoft/agent-framework
Schwesterkurse: https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners · https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners
Community / Discord: https://aka.ms/ai-agents/discord

Hinweis: Dieser Artikel kombiniert das README, die Installations-Lektion 00, requirements.txt, den Ordner tests/, die GitHub-API und die offizielle Dokumentation von Microsoft Agent Framework, zusammen mit Hacker-News- und Reddit-Ergebnissen, konsultiert am 22. August 2026. Stern-, Fork-, Beitrags- und Commit-Zahlen ändern sich mit der Zeit.