Microsoft оновили безкоштовний курс зі створення ШІ-агентів

Якщо ще кілька років тому ми лише експериментували з чат-ботами на основі штучного інтелекту, то сьогодні вже говоримо про агентів — складніші системи, які можуть самостійно ухвалювати рішення, взаємодіяти з інструментами й навіть співпрацювати між собою.

Microsoft, як одна з компаній, що активно інвестує у розвиток ШІ, зробила ще один крок у цьому напрямку: оновила свій безкоштовний курс AI Agents for Beginners.

• Тут пояснюють не тільки теорію, а й показують, як це зробити власними руками.

• Курс доступний безкоштовно, і пройти його може кожен — потрібне лише бажання й трохи базових знань з Python.

• Він допомагає зрозуміти, куди рухається ринок: уже зараз агентні системи інтегрують у продукти Microsoft, GitHub та Azure.

Якщо ти працюєш у сфері ІТ, цікавишся автоматизацією бізнесу чи просто хочеш розібратися в сучасних трендах ШІ, то цей курс може стати твоєю відправною точкою.

Що таке AI агенти простими словами

AI агент (ШІ агент) — це не просто чат-бот. Це «розумний помічник», який може:

• розуміти завдання, сформульовані людиною;

• використовувати інструменти (наприклад, робити запити до API чи працювати з базами даних);

• планувати свої дії та виконувати їх крок за кроком;

• вчитися на досвіді і вдосконалюватися.

Уяви собі: замість того, щоб самостійно збирати дані з різних джерел і робити аналіз, ти просто даєш завдання агенту — і він сам виконує всю рутину.

Приклади реальних агентів:

• Copilot у GitHub — допомагає писати код.

• Microsoft 365 Copilot — інтегрується в Word, Excel, Teams, щоб автоматизувати робочі процеси.

• Автоматизовані агенти у сфері e-commerce — можуть відповідати на запити клієнтів, формувати замовлення, перевіряти статуси доставок.

Відмінність від класичних застосунків у тому, що агент не діє за жорстко прописаними правилами. Він має гнучкість: може оцінювати ситуацію й вибирати найкращий спосіб дій. Це робить його ближчим до «цифрового колеги», ніж до звичайної програми.

Структура курсу

Курс складається з 12 модулів. У кожному є:

• текстова документація з поясненнями;

• відео з теорією та практикою;

• приклади коду на Python (Jupyter Notebook).

Посилання на всі матеріали: офіційний репозиторій github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners і навчальний сайт microsoft.github.io/ai-agents-for-beginners.

Курс побудований так, щоб ти міг рухатися від простого до складного:

1. Спершу розбираєшся, що таке агенти і чим вони корисні.

2. Потім вчишся запускати прості приклади.

3. Далі — опановуєш дизайн-патерни, роботу з інструментами, плануванням і пам’яттю.

4. І на завершення — розумієш, як це все можна запустити у продакшн.

Це не суха теорія: кожен модуль має завдання й код, який можна одразу протестувати.

Огляд модулів

Щоб зрозуміти цінність курсу, давай подивимось, які теми в ньому розбирають. Усього є 12 модулів, і вони вибудувані у логічну послідовність: від основ до складних кейсів.

1. Вступ до AI агентів і кейсів застосування
   Що таке агенти, де вони вже працюють та які проблеми вирішують.
   👉 Переглянути модуль

2. Agentic frameworks
   Огляд популярних фреймворків для роботи з агентами: Semantic Kernel, AutoGen, GitHub Models.

3. Дизайн-патерни агентів
   Ключові архітектурні підходи, які допомагають будувати масштабовані та зрозумілі системи.

4. Використання інструментів
   Як агент може взаємодіяти з API, базами даних чи зовнішніми сервісами.

5. Agentic RAG (retrieval-augmented generation)
   Комбінація пошуку та генерації: агент не просто генерує текст, а шукає дані та інтегрує їх у відповідь.

6. Надійні й безпечні агенти
   Як уникати «галюцинацій» і робити так, щоб агент діяв у рамках правил.

7. Патерн планування (Planning design pattern)
   Агент як «планувальник», що може розбивати завдання на кроки.

8. Багатоагентні системи (Multi-agent design pattern)
   Як агенти можуть співпрацювати й ділити між собою завдання.

9. Метакогніція агентів
   Тема, яка звучить складно, але означає: агент може аналізувати свої дії та вдосконалюватися.

10. AI агенти у продакшн
    Як перевести прототип у робочий продукт, щоб він витримував навантаження.

11. Контекстне інженерство (Context engineering)
    Як правильно працювати з контекстом, щоб агент відповідав точніше й був «у темі».

12. Управління пам’яттю агента
    Як зберігати інформацію між сесіями, щоб агент «пам’ятав» попередній досвід.

👉 Повний список із матеріалами є тут: github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners.

Цей набір тем охоплює і базові навички, і ті концепти, які реально потрібні для роботи з сучасними LLM-агентами.

Що нового в оновленій версії

Курс існував і раніше, але тепер він отримав суттєве оновлення.

Ось ключові новинки:

• 12 модулів замість 10. Додано два важливих: Context Engineering та Managing Agentic Memory.

• Більше практики. Майже кожен розділ має Jupyter-ноутбуки з готовим кодом, який можна запустити й адаптувати під свої задачі.

• Акцент на продакшн. Окремий модуль присвячений тому, як довести агента від прототипу до робочого рішення.

• Безпека та надійність. Тема, якої бракувало раніше, тепер винесена в окремий блок.

Ще один плюс: тепер усі приклади коду орієнтовані на Python 3.12+, що робить роботу з ними стабільнішою й сучаснішою.

Таким чином, курс більше не виглядає як просто «демка для початківців». Він наближається до формату міні-програми, яку можна пройти й отримати реальне уявлення, як створювати агентів для бізнесу чи власних проектів.

Як працювати з матеріалами

Щоб почати курс, потрібно налаштувати робоче середовище. Microsoft детально описала цей процес у модулі Course Setup.

Що треба зробити:

1. Встановити Python (3.12 або новіший).
   Завантажити можна з python.org.

2. Створити віртуальне середовище. Це потрібно, щоб ізоляувати бібліотеки й уникнути конфліктів.

3. Встановити залежності з requirements.txt. У репозиторії вже є файл із потрібними бібліотеками.

4. Використовувати Jupyter Notebook. Він дозволяє запускати приклади коду покроково й бачити результат одразу.

Варіанти запуску агентів

• GitHub Models Marketplace — безкоштовний доступ до моделей напряму через GitHub (знадобиться токен).

• Semantic Kernel — власний фреймворк Microsoft для роботи з LLM-агентами: Semantic Kernel.

• AutoGen — ще один популярний фреймворк: AutoGen.

• Azure AI Foundry + Azure AI Agent Service — для тих, у кого є акаунт в Azure. Це розширює можливості, але не є обов’язковим.

Важливо: навіть без Azure можна пройти всі базові приклади через GitHub Models Marketplace.

Кому буде корисний курс

Цей курс розрахований на широку аудиторію, і його можна рекомендувати кільком групам:

• Новачкам у ШІ. Якщо ти тільки починаєш, то тут є вся база: від пояснень «що таке агент» до перших робочих прикладів.

• Розробникам. Якщо ти вже пишеш на Python, але ще не працював із LLM-агентами, цей курс дасть зрозумілі інструменти й патерни.

• Бізнесам та проджект-менеджерам. Тут показують, як агенти можуть застосовуватися в реальних продуктах — це допоможе знаходити ідеї для автоматизації процесів.

• Студентам та викладачам. Матеріали курсу можна використовувати як навчальні: є теорія, відео та код.

Фактично, це універсальний стартовий майданчик. Тобі не потрібно мати PhD із машинного навчання, щоб розібратися. Але якщо вже маєш базовий досвід програмування — буде ще простіше.

Переваги курсу від Microsoft

Чому цей курс вартий уваги і чим він вигідно відрізняється від більшості безкоштовних матеріалів у мережі?

• Повністю безкоштовний. Жодних прихованих оплат чи пробних періодів — матеріали відкриті на GitHub: репозиторій.

• Теорія + практика. У кожному модулі є не лише пояснення, а й завдання з кодом. Це дозволяє одразу закріплювати знання.

• Формат «все включено». Є текст, відео, приклади коду та додаткові ресурси для глибшого занурення.

• Орієнтація на сучасні фреймворки. Semantic Kernel, AutoGen і GitHub Models — це ті інструменти, які реально використовуються в індустрії.

• Відкрита спільнота. Усі матеріали доступні на GitHub, де можна залишати питання, дивитися обговорення й навіть робити власні внески.

• Фокус на продакшн. Це не просто курс «для галочки», а практичний гайд, який допомагає довести ідею до робочого продукту.

Ці переваги роблять його гарним вибором і для самонавчання, і для команд, які хочуть розібратися з агентами разом.

Потенційні обмеження

Звісно, є й нюанси, які варто враховувати перед тим, як почати.

• Налаштування середовища. Тобі доведеться самостійно поставити Python, Jupyter та залежності. Для новачків це може бути трохи технічно складно.

• Англійська мова. Всі матеріали написані англійською, перекладу поки що немає. Якщо ти лише починаєш вчити мову, може знадобитися час, щоб звикнути.

• Azure для розширених можливостей. Деякі функції (наприклад, Azure AI Agent Service) працюють тільки при наявності акаунту в Azure. Це вже платний сервіс, хоча базові приклади можна проходити й без нього.

• Фокус на Python. Якщо ти не знайомий із Python, доведеться трохи підтягнути базові навички програмування.

Ці обмеження не роблять курс менш цінним, але варто бути готовим, що «з нуля» старт може зайняти більше часу.