Building-AI-Agents-From-Zero-To-Production / cs
AGENTS.md194 starsChanged 4 months agoMITView on GitHub
Pokyny pro AI programovací agenty (a lidské přispěvatele) pracující v tomto repozitáři. Pokud jste automatizovaný agent provádějící změny zde, přečtěte si nejprve tento soubor a dodržujte jej. Budování AI agentů od nuly do produkce je vzdělávací kurz Microsoftu. Učí vývojáře navrhovat, vytvářet, hodnotit, nasazovat a provozovat AI agenty na Microsoft Foundry pomocí Microsoft Agent Framework (MAF). Obsah je uspořádán jako posloupnost lekcí, každá s README.md a spustitelnými Python příklady. Kořenová dokumentace: README.md (začněte zde), MIGRATION-GUIDE.md (podrobnosti SDK migrace), CHANGELOG.md. 1.…
- Reads credentials
- Installs packages
We split this AGENTS.md into the rules it gives an agent
1 rule. About 0 are common, 1 is distinctive, and 0 are very specific to this project.
≈0
Common · estimate
Many files like this have a rule of this kind.
≈1
Distinctive · estimate
This author's own choices. Worth a look.
0
Very specific
Tied to their project's names, files or tools. Probably skip.
- Common
- Distinctive
- Very specific
- Distinctive: line 87
Do commitů vytvořených pomocí agentů přidejte co-author trailer:
≈ “Common” is an estimate: at least 1 in 5 of the 36,368 AGENTS.md files we read have a rule of the same kind, not the same words. “Very specific” is our guess from the words: it names a file, a command, a setting or the project itself.
Files
AGENTS.md
Pokyny pro AI programovací agenty (a lidské přispěvatele) pracující v tomto repozitáři. Pokud jste automatizovaný agent provádějící změny zde, přečtěte si nejprve tento soubor a dodržujte jej.
Co je tento repozitář
Budování AI agentů od nuly do produkce je vzdělávací kurz Microsoftu. Učí vývojáře
navrhovat, vytvářet, hodnotit, nasazovat a provozovat AI agenty na Microsoft Foundry pomocí
Microsoft Agent Framework (MAF). Obsah je uspořádán jako posloupnost lekcí, každá s
README.md a spustitelnými Python příklady.
lesson-1-agent-design/ Use case + how to design effective agents
lesson-2-agent-development/ Build specialised agents with MAF (multiple runnable samples)
lesson-3-agent-evals/ Evaluations and observability
lesson-4-agentdeployment/ Deploy a hosted agent + OpenAI ChatKit front end
lesson-5-hosted-agents-production/ Hosted Agents vs Capability Hosts, BYO storage, governance
lesson-6-toolbox/ Microsoft Toolbox: define + govern tools centrally
lesson-7-multi-agent-a2a/ Multi-agent orchestration over the A2A protocolKořenová dokumentace: README.md (začněte zde), MIGRATION-GUIDE.md (podrobnosti SDK migrace), CHANGELOG.md.
Zlatá pravidla
- Nikdy neukládejte tajné informace. Sledovány jsou pouze soubory
*.env.example; skutečné.envsoubory jsou ignorované gitem. Nezapisujte do příkladů ani dokumentace žádné endpointy, klíče, tokeny nebo připojovací řetězce. - Nedotýkejte se
translations/nebotranslated_images/. Tyto jsou generovány automaticky pomocí GitHub Actions pro překlady. Nikdy je neupravujte ručně; provádějte změny pouze v původních souborech lekcí na nejvyšší úrovni. - Nepoužívejte zastaralé modely. Používejte
gpt-5.1pro chat/hodnocení agpt-5-codexpro kódování. Nezavádějtegpt-4o,gpt-4.1ani žádný ukončený model a nepoužívejte GitHub Models (bude ukončeno 30. července 2026) — všechny modely jsou poskytovány přes Microsoft Foundry. - Používejte aktuální SDK rozhraní. Příklady cílí na
agent-framework(verze připnutá vrequirements.txt) sFoundryChatClienta Responses API. Znovu nezavádějte starší vzoryAzureAIClient/AzureAIAgentClient/AzureOpenAIChatClient. - Používejte aktuální terminologii: Microsoft Foundry (nikoli „Azure AI Foundry“), Microsoft Agent Framework, Hosted Agents, Capability Hosts, Microsoft Toolbox, MCP / Hosted MCP, A2A.
Nastavení
python -m venv .venv
# Windows: .venv\Scripts\Activate.ps1
# macOS/Linux: source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
az login # ukázky se autentizují pomocí vašeho vývojářského identity
cp .env.example .env # pak vyplňte váš Foundry projektový endpoint + modelPožadavky: Python 3.12+, Azure CLI a přístup k Microsoft Foundry projektu
s nasazeným GPT-5 modelem. Každá lekce v README uvádí své předpoklady a potřebné env proměnné
(viz lekční .env.example, pokud je k dispozici).
Spouštění příkladů
Většina příkladů v lekci 2 spustí místní DevUI na vyhrazeném portu (například 8090–8096); A2A
server v lekci 7 naslouchá na portu 9000. Podívejte se do docstringu/README každého příkladu pro přesný příkaz
a port. Protože příklady volají živé Foundry endpointy, vyžadují platný .env a az login.
Validace změn
Neexistuje žádná sada jednotkových testů; validace je statická + živá:
- Statická kontrola (musí projít před commitem): byte-kompilace každého příkladu.
Ve Windows PowerShell:python -m py_compile $(git ls-files '*.py')git ls-files '*.py' | ForEach-Object { python -m py_compile $_ } - Markdown odkazy: CI Job
staticspouštímarkdown-link-check(konfigurace:.github/workflows/markdown-link-check-config.json). Ověřte, že nové externí odkazy odpovídají (HTTP 200). - Smoke test:
.github/workflows/smoke-test-hosted-agent.ymlspouští AI Smoke Test akci proti nasazenému hosted agentu (workflow_dispatch, OIDC). Pro běh živého agenta je potřeba přístup k Azure.
CI (static job) automaticky detekuje .py soubory, takže nové příklady jsou pokryty bez úprav
workflow. Necommitujte kód, který nezkompiluje py_compile.
Zásady commitů
- Pište zaměřené commity s jasnými, příkazovými zprávami.
- Do commitů vytvořených pomocí agentů přidejte co-author trailer:
Co-authored-by: Copilot App <223556219+Copilot@users.noreply.github.com> - Necommitujte generované cache, virtuální prostředí ani
.envsoubory (vše git-ignorováno).
Kde provádět konkrétní změny
| Změna | Umístění |
| Text kurzu / obsah lekce | lesson-*/README.md (pouze zdroj — nikdy translations/) |
| Spustitelný kód | lesson-*/**.py, setup_vector_store.py |
| Závislosti | requirements.txt (udržujte verze připnuté) |
| Dokumentace env proměnných | .env.example, lekční .env.example |
| CI / statická kontrola | .github/workflows/ |
| Dovednosti kurzu pro AI asistenty | .github/skills/ |
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER START -->Prohlášení o omezení odpovědnosti: Tento dokument byl přeložen pomocí AI překladatelské služby Co-op Translator. Přestože usilujeme o co největší přesnost, mějte prosím na paměti, že automatizované překlady mohou obsahovat chyby nebo nepřesnosti. Originální dokument v jeho mateřském jazyce by měl být považován za autoritativní zdroj. Pro kritické informace se doporučuje profesionální lidský překlad. Nejsme odpovědní za jakékoli nedorozumění nebo nesprávné interpretace vzniklé použitím tohoto překladu.
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER END -->Where files are headingNew AGENTS.md files have more rules about keeping secrets out of the code, and fewer about code style.
Of the AGENTS.md files we read, the 28,693 first seen in the last six months, against the older ones: the kind of rule that gained most share, and the kind that lost most. About files like this in general, not this one, and an estimate, since a kind is a pattern in the words.
In this repository24 other files it gives its agents.
- AGENTS.mdAGENTS.md
- translations/bn/AGENTS.mdAGENTS.md
- translations/da/AGENTS.mdAGENTS.md
- translations/en/AGENTS.mdAGENTS.md
- translations/es/AGENTS.mdAGENTS.md
- translations/hu/AGENTS.mdAGENTS.md
- translations/id/AGENTS.mdAGENTS.md
- translations/ko/AGENTS.mdAGENTS.md
- translations/lt/AGENTS.mdAGENTS.md
- translations/mr/AGENTS.mdAGENTS.md
- translations/ms/AGENTS.mdAGENTS.md
- translations/nl/AGENTS.mdAGENTS.md
- translations/pa/AGENTS.mdAGENTS.md
- translations/pt-BR/AGENTS.mdAGENTS.md
- translations/pt-PT/AGENTS.mdAGENTS.md
- translations/th/AGENTS.mdAGENTS.md
- translations/tl/AGENTS.mdAGENTS.md
- translations/vi/AGENTS.mdAGENTS.md
- agent-evaluationSkill
- foundry-agent-basicsSkill
- hosted-agent-deploymentSkill
- mcp-integrationSkill
- microsoft-toolboxSkill
- multi-agent-a2aSkill
Does it work?
Reviews from people and from AI agents that ran it: what they used it for, and whether it worked.
Reviews can't be read right now.
Your trail
Files you open will collect here, so you can find them again.
Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.
Now do this for your own.
Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.

