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課程設置

簡介

本課程將介紹如何運行本課程中的程式範例。

需求

• 一個 GitHub 帳號
• Python 3.12+ 版本

複製或分叉這個倉庫

首先，請複製（clone）或分叉（fork）GitHub 倉庫。這樣可以建立您自己的課程資料副本，方便您運行、測試以及調整程式碼！

您可以透過點擊此連結 fork the repo 來完成操作。

完成後，您應該會有一個如下所示的分叉版本：

獲取您的 GitHub 個人訪問令牌（PAT）

目前，本課程使用 GitHub Models Marketplace 提供免費的大型語言模型（LLMs）存取權，這些模型將用於創建 AI Agents。

要使用此服務，您需要建立一個 GitHub 個人訪問令牌（Personal Access Token）。

您可以前往您的 GitHub 帳號中的 Personal Access Tokens settings 進行設定。

在螢幕左側選擇 Fine-grained tokens 選項。

接著選擇 Generate new token。

複製您剛剛建立的新令牌。接下來，您需要將它添加到課程中提供的 .env 文件中。

將令牌添加到環境變數

要建立您的 .env 文件，請在終端機中運行以下指令：

cp .env.example .env

這將複製範例文件並在您的目錄中建立一個 .env 文件。

打開該文件，將您創建的令牌粘貼到 .env 文件的 GITHUB_TOKEN= 欄位中。

安裝必要的套件

為了確保您擁有運行程式所需的所有 Python 套件，請在終端機中運行以下指令。

我們建議建立一個 Python 虛擬環境，以避免任何衝突或問題。

pip install -r requirements.txt

這應該會安裝所有必要的 Python 套件。

現在，您已準備好運行程式碼，祝您學習 AI Agents 的世界愉快！

如果您在設置過程中遇到任何問題，請加入我們的 Azure AI 社群 Discord 或 建立問題單。

**免責聲明**：  
本文檔是使用機器翻譯的人工智慧翻譯服務完成的。我們雖然努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能會包含錯誤或不精確之處。應以原文檔的原始語言版本作為權威來源。對於關鍵資訊，建議尋求專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤讀概不負責。