AZD 新手入門：結構化學習旅程

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Bash / macOS / Linux：
git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners.git
cd AZD-for-beginners
git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'
CMD（Windows）：
git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners.git
cd AZD-for-beginners
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🆕 今天 azd 的新功能

Azure Developer CLI 已經超越傳統的網頁應用和 API。現在，azd 是將任何應用程式部署到 Azure 的單一工具 — 包含 AI 驅動的應用和智慧代理。

這對你意味著：

AI 代理現在是 azd 的一級工作負載。 你可以使用熟悉的 azd init → azd up 流程來初始化、部署和管理 AI 代理專案。
Microsoft Foundry 整合 將模型部署、代理託管和 AI 服務配置直接帶入 azd 模板生態系統。
核心工作流程保持不變。 無論部署待辦事項應用、微服務，或多代理 AI 解決方案，指令相同。

如果你之前用過 azd，AI 支援只是自然擴展 — 不是獨立工具或進階路線。如果你是新手，將學習一套通用工作流程。

🚀 什麼是 Azure Developer CLI (azd)？

Azure Developer CLI (azd) 是為開發者友善設計的命令列工具，使部署應用到 Azure 變得簡單。你不需要手動建立並連接眾多 Azure 資源，只需一條命令就能部署整個應用。

`azd up` 的魔力

# 這個單一指令完成所有工作：
# ✅ 建立所有 Azure 資源
# ✅ 配置網絡與安全
# ✅ 建置你的應用程式程式碼
# ✅ 部署到 Azure
# ✅ 提供你一個可用的網址
azd up

就是這樣！ 不用點選 Azure 入口網站，不用先學複雜的 ARM 範本，也不用手動設定 — 直接在 Azure 上執行應用。

❓ Azure Developer CLI 與 Azure CLI 有何不同？

初學者最常問的問題。簡單回答：

功能	Azure CLI (`az`)	Azure Developer CLI (`azd`)
目的	管理單一 Azure 資源	部署完整應用程式
思維模式	基礎架構導向	應用程式導向
範例指令	`az webapp create --name myapp...`	`azd up`
學習曲線	必須了解 Azure 服務	只需了解你的應用
適合對象	DevOps、基礎架構人員	開發者、快速原型

簡易比喻

Azure CLI 就像擁有建造房子的所有工具 — 錘子、鋸子、釘子。你可以建造任何東西，但必須知道建築知識。
Azure Developer CLI 就像請了個承包商 — 你描述需求，他負責建造。

何時使用哪一個

情境	使用
「我想快速部署網頁應用程式」	`azd up`
「我需要建立一個儲存帳戶」	`az storage account create`
「我要建立一個完整的 AI 應用」	`azd init --template azure-search-openai-demo`
「我要偵錯特定 Azure 資源」	`az resource show`
「我想要數分鐘完成生產環境部署」	`azd up --environment production`

它們可以一起用！

AZD 在底層使用 Azure CLI。你可以同時使用兩者：

# 使用 AZD 部署您的應用程式
azd up

# 然後使用 Azure CLI 微調特定資源
az webapp config set --name myapp --always-on true

🌟 在 Awesome AZD 找模板

別從頭開始！Awesome AZD 是社群收集的可立即部署模板：

資源	描述
🔗 Awesome AZD Gallery	瀏覽 200 多個模板，一鍵部署
🔗 提交模板	向社群貢獻你自己的模板
🔗 GitHub 儲存庫	按星及探索原始碼

Awesome AZD 熱門 AI 模板

# 與 Microsoft Foundry 模型及 AI 搜尋的 RAG 聊天
azd init --template azure-search-openai-demo

# 快速 AI 聊天應用程序
azd init --template openai-chat-app-quickstart

# 使用 Foundry 代理的 AI 代理
azd init --template get-started-with-ai-agents

🎯 三步驟開始

開始前，先確認你的機器已準備好部署想用的模板：

Windows:

.\validate-setup.ps1

macOS / Linux:

bash ./validate-setup.sh

若有任何需求檢查失敗，請先修正再繼續快速開始。

步驟1：安裝 AZD（2分鐘）

Windows:

winget install microsoft.azd

macOS:

brew tap azure/azd && brew install azd

Linux:

curl -fsSL https://aka.ms/install-azd.sh | bash

步驟2：AZD 驗證

# 如果你計劃在本課程直接使用 Azure CLI 命令，則為可選
az login

# AZD 工作流程所需
azd auth login

若不確定需要哪種，請依照安裝與設定裡的完整設定流程。

步驟3：部署你的第一個應用

# 從範本初始化
azd init --template todo-nodejs-mongo

# 部署到 Azure（建立所有！）
azd up

🎉 完成！ 你的應用程式已經在 Azure 上線。

清理（別忘了！）

# 完成實驗後刪除所有資源
azd down --force --purge

📚 如何使用本課程

本課程設計為 漸進式學習 — 從你熟悉的地方開始，逐步升級：

你的經驗	從這裡開始
剛接觸 Azure	第1章：基礎
熟悉 Azure，初用 AZD	第1章：基礎
想部署 AI 應用	第2章：AI優先開發
想實作練習	🎓 互動工作坊 - 3-4 小時引導實驗
需要生產模式範例	第8章：生產與企業模式

快速設定

派生本儲存庫:
複製到本地: git clone https://github.com/YOUR-USERNAME/azd-for-beginners.git
尋求支援: Azure Discord 社群

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課程總覽

透過結構化章節掌握 Azure Developer CLI (azd) ，設計為漸進式學習。特別專注於與 Microsoft Foundry 整合的 AI 應用部署。

為何這課程對現代開發者很重要

根據 Microsoft Foundry Discord 社群的洞察，45% 的開發者想用 AZD 部署 AI 工作負載，但面臨：

複雜的多服務 AI 架構
生產級 AI 部署最佳實踐
Azure AI 服務整合與配置
AI 工作負載成本優化
AI 專屬部署問題排解

學習目標

完成此結構化課程後，你將能：

掌握 AZD 基礎：核心概念、安裝與設定
部署 AI 應用：使用 AZD 與 Microsoft Foundry 服務
實作基礎架構即程式碼：使用 Bicep 範本管理 Azure 資源
部署問題排解：解決常見問題與除錯
生產優化：安全性、擴展、監控與成本管理
建構多代理方案：部署複雜 AI 架構

開始之前：帳戶、存取與假設

開始第1章之前，請確保以下條件已具備。本指南後續安裝步驟預設這些基本條件已處理。

一個 Azure 訂閱：您可以使用工作或您自己的帳戶中的現有訂閱，或建立一個免費試用以開始使用。
建立 Azure 資源的權限：對於大多數練習，您應至少擁有目標訂閱或資源群組的 貢獻者 訪問權限。某些章節可能還假設您可以建立資源群組、受管身份和 RBAC 指派。
一個 GitHub 帳戶：這對於分叉儲存庫、追蹤自己的更改，以及使用 GitHub Codespaces 進行工作坊非常有用。
範本執行時先決條件：某些範本需要本地工具，例如 Node.js、Python、Java 或 Docker。開始之前請運行設置驗證程式，讓您及早發現缺少的工具。
基本終端機熟悉度：您不需要成為專家，但應該能熟練執行如 git clone、azd auth login 和 azd up 等命令。

在企業訂閱環境工作？
如果您的 Azure 環境由管理員管理，請事先確認您是否能在您計劃使用的訂閱或資源群組中部署資源。如果不能，請在開始前要求沙箱訂閱或貢獻者訪問權限。

剛接觸 Azure？
從您自己的 Azure 試用或按用量付費訂閱開始 https://aka.ms/azurefreetrial，這樣您就可以完整完成練習，而無需等待租戶層級的批核。

🗺️ 課程地圖：快速按章節導航

每個章節都有專屬的 README，包含學習目標、快速入門和練習：

章節	主題	課程	時間長度	複雜度
第1章：基礎	入門	AZD 基本 \| 安裝 \| 第一個專案	30-45 分鐘	⭐
第2章：AI 開發	AI 優先應用	Foundry 整合 \| AI 智能代理 \| 模型部署 \| 工作坊	1-2 小時	⭐⭐
第3章：配置	身份驗證與安全	配置 \| 身份驗證與安全	45-60 分鐘	⭐⭐
第4章：基礎架構	基礎架構即程式碼與部署	部署指南 \| 資源佈建	1-1.5 小時	⭐⭐⭐
第5章：多代理	AI 代理解決方案	零售場景 \| 協調模式	2-3 小時	⭐⭐⭐⭐
第6章：部署前作業	規劃與驗證	預檢核 \| 容量規劃 \| SKU 選擇 \| 應用洞察	1 小時	⭐⭐
第7章：故障排除	除錯與修復	常見問題 \| 偵錯 \| AI 問題	1-1.5 小時	⭐⭐
第8章：生產	企業模式	生產實務	2-3 小時	⭐⭐⭐⭐
🎓 工作坊	實作實驗室	介紹 \| 選擇 \| 驗證 \| 拆解 \| 配置 \| 自訂 \| 拆除 \| 總結	3-4 小時	⭐⭐

總課程時長： ~10-14 小時 | 技能進展： 初學者 → 生產就緒

📚 學習章節

根據經驗水平與目標選擇您的學習路徑

🚀 第1章：基礎與快速入門

先決條件：Azure 訂閱、基本命令列知識
時長：30-45 分鐘
複雜度：⭐

您將學到

了解 Azure Developer CLI 的基本概念
在您的平台安裝 AZD
成功完成您的第一次部署

學習資源

🎯 從這裡開始：什麼是 Azure Developer CLI？
📖 理論：AZD 基本 - 核心概念與術語
⚙️ 設置：安裝與設置 - 平台專屬指南
🛠️ 實作：您的第一個專案 - 逐步教學
📋 快速參考：命令速查表

實務練習

# 快速安裝檢查
azd version

# 部署您的第一個應用程式
azd init --template todo-nodejs-mongo
azd up

💡 章節成果：成功使用 AZD 部署簡單的網頁應用程式到 Azure

✅ 成功驗證：

# 完成第一章後，你應該能夠：
azd version              # 顯示已安裝的版本
azd init --template todo-nodejs-mongo  # 初始化專案
azd up                  # 部署到 Azure
azd show                # 顯示執行中應用程式的 URL
# 應用程式在瀏覽器中開啟並運作
azd down --force --purge  # 清理資源

📊 所需時間： 30-45 分鐘
📈 技能水平提升： 能獨立部署基本應用程式
📈 技能水平提升： 能獨立部署基本應用程式

🤖 第2章：AI 優先開發 (建議 AI 開發者)

先決條件：完成第1章
時長：1-2 小時
複雜度：⭐⭐

您將學到

Microsoft Foundry 與 AZD 的整合
部署 AI 驅動的應用程式
了解 AI 服務配置

學習資源

🎯 從這裡開始：Microsoft Foundry 整合
🤖 AI 智能代理：AI 代理指南 - 使用 AZD 部署智慧代理
📖 模式：AI 模型部署 - 部署與管理 AI 模型
🛠️ 工作坊：AI 工作坊實驗室 - 讓您的 AI 解決方案 AZD 就緒
🎥 互動指南：工作坊材料 - 使用 MkDocs * DevContainer 環境的瀏覽器學習
📋 範本：Microsoft Foundry 範本
📝 範例：AZD 部署範例

實務練習

# 部署您的第一個人工智能應用程式
azd init --template azure-search-openai-demo
azd up

# 嘗試更多人工智能範本
azd init --template openai-chat-app-quickstart
azd init --template agent-openai-python-prompty

💡 章節成果：部署並配置具備 RAG 功能的 AI 聊天應用程式

✅ 成功驗證：

# 完成第二章後，你應該能夠：
azd init --template azure-search-openai-demo
azd up
# 測試人工智能聊天介面
# 提問並獲得帶有來源的人工智能回覆
# 驗證搜尋整合是否正常運作
azd monitor  # 檢查應用程式見解是否顯示遙測數據
azd down --force --purge

📊 所需時間： 1-2 小時
📈 技能水平提升： 能部署及配置生產就緒的 AI 應用程式
💰 成本意識： 了解開發成本約 $80-150/月，生產成本約 $300-3500/月

💰 AI 部署費用考量

開發環境（估計 $80-150/月）：

Microsoft Foundry 模型（按用量付費）：$0-50/月（依 token 使用量）
AI Search（基礎層級）：$75/月
Container Apps（消耗計費）：$0-20/月
儲存體（標準）：$1-5/月

生產環境（估計 $300-3,500+/月）：

Microsoft Foundry 模型（PTU 用於穩定效能）：$3,000+/月或大量使用的按用量付費
AI Search（標準層級）：$250/月
Container Apps（專用）：$50-100/月
Application Insights：$5-50/月
儲存體（高級）：$10-50/月

💡 成本優化建議：

使用 免費層 Microsoft Foundry 模型學習（Azure OpenAI 提供每月 50,000 令牌）
非開發時使用 azd down 停用資源
初期使用消耗型計費，僅生產環境升級 PTU
使用 azd provision --preview 預估部署成本
啟用自動調整，只為實際使用量付費

成本監控：

# 檢查預計每月費用
azd provision --preview

# 在 Azure 入口網站監控實際費用
az consumption budget list --resource-group <your-rg>

⚙️ 第3章：配置與身份驗證

先決條件：完成第1章
時長：45-60 分鐘
複雜度：⭐⭐

您將學到

環境配置與管理
身份驗證與安全最佳實踐
資源命名與組織管理

學習資源

📖 配置：配置指南 - 環境設定
🔐 安全：身份驗證模式與受管身份 - 身份驗證模式
📝 範例：資料庫應用範例 - AZD 資料庫範例

實務練習

配置多個環境（開發、測試、生產）
設置受管身份驗證
實作環境專屬配置

💡 章節成果：管理多個環境，擁有適當的身份驗證與安全措施

🏗️ 第4章：基礎架構即程式碼與部署

先決條件：完成第1至3章
時長：1-1.5 小時
複雜度：⭐⭐⭐

您將學到

進階部署模式
使用 Bicep 進行基礎架構即程式碼
資源佈建策略

學習資源

📖 部署：部署指南 - 完整工作流程
🏗️ 佈建：資源佈建 - Azure 資源管理
📝 範例：容器應用範例 - 容器化部署

實務練習

建立自訂 Bicep 範本
部署多服務應用程式
實作藍綠部署策略

💡 章節成果：使用自訂基礎架構範本部署複雜多服務應用程式

🎯 第5章：多代理 AI 解決方案（進階）

先決條件：完成第1、2章
時長：2-3 小時
複雜度：⭐⭐⭐⭐

您將學到

多代理架構模式
代理協調與編排
生產就緒的 AI 部署

學習資源

🤖 重點專案：零售多代理解決方案 - 完整實作
🛠️ ARM 範本：ARM 範本套件 - 一鍵部署
📖 架構：多代理協調模式 - 模式說明

實務練習

# 部署完整的零售多代理解決方案
cd examples/retail-multiagent-arm-template
./deploy.sh

# 探索代理配置
az deployment group show --resource-group <rg-name> --name <deployment-name>

💡 章節成果：部署並管理生產就緒的多代理 AI 解決方案，含客戶與存貨代理

🔍 第6章：部署前驗證與規劃

先決條件：完成第4章
時長：1 小時
複雜度：⭐⭐

你將學到的內容

容量規劃與資源驗證
SKU 選擇策略
預先檢查與自動化

學習資源

📊 規劃：容量規劃 - 資源驗證
💰 選擇：SKU 選擇 - 成本效益選擇
✅ 驗證：預先檢查 - 自動化腳本

實作練習

執行容量驗證腳本
優化 SKU 選擇以降低成本
實作自動化預部署檢查

💡 本章成果：在執行前驗證及優化部署

🚨 第七章：故障排除與偵錯

先決條件：完成任一部署章節
時間：1-1.5 小時
複雜度：⭐⭐

你將學到的內容

系統化偵錯方法
常見問題及解決方案
AI 專屬故障排除

學習資源

🔧 常見問題：常見問題 - FAQ 與解決方案
🕵️ 偵錯：偵錯指南 - 逐步策略
🤖 AI 問題：AI 專屬故障排除 - AI 服務問題

實作練習

判斷部署失敗原因
解決身份驗證問題
偵錯 AI 服務連線

💡 本章成果：獨立診斷並解決常見部署問題

🏢 第八章：生產環境與企業範式

先決條件：完成第一至第四章
時間：2-3 小時
複雜度：⭐⭐⭐⭐

你將學到的內容

生產環境部署策略
企業安全範式
監控與成本優化

學習資源

🏭 生產環境：生產 AI 最佳實踐 - 企業範式
📝 範例：微服務範例 - 複雜架構
📊 監控：Application Insights 整合 - 監控

實作練習

實作企業安全範式
設定完整監控
依據治理原則部署至生產環境

💡 本章成果：部署具備完整生產功能的企業級應用程式

🎓 工作坊總覽：實作學習體驗

⚠️ 工作坊狀態：開發中
工作坊教材正在開發與優化中。核心模組已具備功能，但部分進階內容尚未完成。我們正積極努力完成所有內容。追蹤進度 →

互動式工作坊教材

結合瀏覽器工具與引導練習的完整實作學習

工作坊教材提供結構化且互動的學習體驗，與上述章節課程互補。工作坊設計兼具自學與講師帶領。

🛠️ 工作坊特色

瀏覽器介面：完整 MkDocs 支援的工作坊，具備搜尋、複製及主題功能
GitHub Codespaces 整合：一鍵建立開發環境
結構化學習路徑：8 模組引導練習（總時長 3-4 小時）
漸進式方法：介紹 → 選擇 → 驗證 → 解構 → 配置 → 客製化 → 清理 → 總結
互動式 DevContainer 環境：預先配置工具與依賴

📚 工作坊模組結構

工作坊採用8 模組漸進方法，帶領你從探索到部署精通：

模組	主題	你將執行	時間
0. 介紹	工作坊總覽	理解學習目標、先決條件與工作坊結構	15 分鐘
1. 選擇	範本發現	瀏覽 AZD 範本，選擇合適的 AI 範本	20 分鐘
2. 驗證	部署與驗證	使用 `azd up` 部署範本並驗證基礎設施正常	30 分鐘
3. 解構	了解結構	透過 GitHub Copilot 探索範本架構、Bicep 檔案與程式碼組織	30 分鐘
4. 配置	azure.yaml 深入	精通 `azure.yaml` 配置、生命週期鉤子及環境變數	30 分鐘
5. 客製化	打造專屬範本	啟用 AI 搜尋、追蹤、評估並根據場景調整設定	45 分鐘
6. 清理	資源清除	使用 `azd down --purge` 安全移除資源	15 分鐘
7. 總結	後續步驟	回顧成果、重點概念，並延續學習旅程	15 分鐘

工作坊流程：

Introduction → Selection → Validation → Deconstruction → Configuration → Customization → Teardown → Wrap-up
     ↓            ↓           ↓              ↓               ↓              ↓            ↓           ↓
  Overview    Find the     Deploy &      Explore        Master         Customize     Clean up    Review &
             right        verify        code &        azure.yaml      for your      resources   next steps
             template                   structure                     scenario

🚀 開始工作坊

# 選項 1：GitHub Codespaces（推薦）
# 在代碼庫中點擊「程式碼」→「在 main 上建立 codespace」

# 選項 2：本地開發
git clone https://github.com/microsoft/azd-for-beginners.git
cd azd-for-beginners/workshop
# 遵循 workshop/README.md 中的設置指引

🎯 工作坊學習成果

完成工作坊後，參與者將能：

部署生產 AI 應用：使用 AZD 搭配 Microsoft Foundry 服務
精通多代理架構：實作協調的 AI 代理解決方案
執行安全最佳實踐：設定身份驗證與存取控制
優化規模擴展：設計成本效益及效能兼備的部署
故障排除部署問題：能獨立解決常見問題

📖 工作坊資源

🎥 互動式指南：工作坊教材 - 瀏覽器學習環境
📋 模組逐步說明：
- 0. 介紹 - 工作坊概覽與目標
- 1. 選擇 - 尋找並選擇 AI 範本
- 2. 驗證 - 部署與驗證範本
- 3. 解構 - 探索範本架構
- 4. 配置 - 精通 azure.yaml
- 5. 客製化 - 根據場景客製設定
- 6. 清理 - 清理資源
- 7. 總結 - 回顧與未來計劃
🛠️ AI 工作坊實驗室：AI 工作坊實驗室 - 專注 AI 的練習
💡 快速開始：工作坊設定指南 - 環境配置

適合對象：企業培訓、大學課程、自學及開發者新秀訓練營。

📖 深入探討：AZD 能力

除基礎外，AZD 提供強大生產部署功能：

範本化部署 - 使用預建範本支援常見應用模式
基礎設施即程式碼 - 使用 Bicep 或 Terraform 管理 Azure 資源
整合式工作流程 - 無縫提供、部署及監控應用程式
開發者友好 - 優化開發者生產力與體驗

AZD 與 Microsoft Foundry：AI 部署理想組合

為什麼選擇 AZD 來打造 AI 解決方案？ AZD 解決 AI 開發者最關注的挑戰：

AI 專用範本 - 預配置 Microsoft Foundry 模型、認知服務與機器學習工作負載範本
安全 AI 部署 - 內建 AI 服務、API 金鑰與模型端點安全範式
生產 AI 模式 - 支援可擴展且具成本效益的 AI 應用部署最佳實務
端到端 AI 工作流程 - 從模型開發到生產部署含完善監控
成本優化 - 智慧資源配置與擴展策略
Microsoft Foundry 整合 - 無縫連結 Foundry 模型目錄與端點

🎯 範本與範例庫

精選：Microsoft Foundry 範本

如果要部署 AI 應用，從這裡開始！

註：這些範本展示多元 AI 模式。部分為 Azure Samples 外部範本，部分為本地實作。

範本	章節	複雜度	服務	類型
AI 聊天入門	第二章	⭐⭐	AzureOpenAI + Azure AI Model Inference API + Azure AI Search + Azure Container Apps + Application Insights	外部
AI 代理入門	第二章	⭐⭐	Foundry Agents + AzureOpenAI + Azure AI Search + Azure Container Apps + Application Insights	外部
Azure Search + OpenAI 示範	第二章	⭐⭐	AzureOpenAI + Azure AI Search + App Service + Storage	外部
OpenAI 聊天應用快速啟動	第二章	⭐	AzureOpenAI + Container Apps + Application Insights	外部
Agent OpenAI Python Prompty	第五章	⭐⭐⭐	AzureOpenAI + Azure Functions + Prompty	外部
Contoso Chat RAG	第八章	⭐⭐⭐⭐	AzureOpenAI + AI Search + Cosmos DB + Container Apps	外部
零售多代理方案	第五章	⭐⭐⭐⭐	AzureOpenAI + AI Search + Storage + Container Apps + Cosmos DB	本地

精選：完整學習場景

對應學習章節的生產就緒應用範本

範本	學習章節	複雜度	主要學習
openai-chat-app-quickstart	第二章	⭐	基本 AI 部署模式
azure-search-openai-demo	第二章	⭐⭐	使用 Azure AI Search 實作 RAG
ai-document-processing	第四章	⭐⭐	文件智能整合
agent-openai-python-prompty	第五章	⭐⭐⭐	代理框架與函式呼叫
contoso-chat	第八章	⭐⭐⭐	企業級 AI 編排
retail-multi-agent-solution	第五章	⭐⭐⭐⭐	客戶與庫存多代理架構

根據範例類型學習

📌 本地 vs. 外部範例：
本地範例（本倉庫內）= 可立即使用
外部範例（Azure Samples）= 從連結倉庫克隆

本地範例（可立即使用）

零售多代理方案 - 完整生產就緒實作及 ARM 範本
- 多代理架構（客戶代理 + 庫存代理）
- 全面監控與評估
- 一鍵通過 ARM 範本部署

本地範例 - 容器應用（第二至五章）

本倉庫提供全面容器部署範例：

Container App 範例 - 容器化部署完整指南
- 簡易 Flask API - 支援 scale-to-zero 的基礎 REST API
- 微服務架構 - 生產就緒多服務部署
- 快速啟動、生產與進階部署模式
- 監控、安全性與成本優化指南

外部範例 - 簡易應用（第一至二章）

克隆這些 Azure Samples 倉庫開始學習：

簡易 Web 應用 - Node.js + MongoDB - 基本部署模式
靜態網站 - React SPA - 靜態內容佈署
容器應用 - Python Flask - REST API 部署

外部範例 - 資料庫整合（第三至四章）

資料庫應用程式 - C# + SQL - 資料庫連接模式
函數 + Cosmos DB - 無伺服器資料工作流程

外部範例 - 進階模式 (第4-8章)

Java 微服務 - 多服務架構
容器應用程式工作 - 背景處理
企業機器學習管線 - 生產級機器學習模式

外部範本集合

官方 AZD 範本館 - 精選官方與社群範本集合
Azure Developer CLI 範本 - 微軟學習範本文件
範例目錄 - 本地學習範例與詳細說明

📚 學習資源與參考資料

快速參考

指令速查表 - 依章節分類的主要 azd 指令
術語表 - Azure 與 azd 術語
常見問答集 - 按學習章節整理的常見問題
學習指南 - 綜合練習題

實作工作坊

AI 工作坊實驗室 - 讓你的 AI 解決方案可由 AZD 部署（2-3小時）
互動式工作坊 - 8 模組引導練習，搭配 MkDocs 與 GitHub Codespaces
- 流程：介紹 → 選擇 → 驗證 → 分解 → 設定 → 自訂 → 拆除 → 總結

外部學習資源

供您的編輯器使用的 AI Agent 技能

Microsoft Azure Skills on skills.sh - 37 個開放式代理技能，支援 Azure AI、Foundry、部署、診斷、成本優化等等。可安裝於 GitHub Copilot、Cursor、Claude Code 或任何支援的代理中：
```
npx skills add microsoft/github-copilot-for-azure
```

🔧 快速故障排除指南

新手常見問題與即時解決措施：

❌ "azd: command not found"

# 首先安裝 AZD
# Windows（PowerShell）：
winget install microsoft.azd

# macOS：
brew tap azure/azd && brew install azd

# Linux：
curl -fsSL https://aka.ms/install-azd.sh | bash

# 驗證安裝
azd version

❌ "無法找到訂閱" 或 "未設定訂閱"

# 列出可用的訂閱
az account list --output table

# 設定預設訂閱
az account set --subscription "<subscription-id-or-name>"

# 設定為 AZD 環境
azd env set AZURE_SUBSCRIPTION_ID "<subscription-id>"

# 驗證
az account show

❌ "配額不足" 或 "超過配額"

# 嘗試不同的 Azure 區域
azd env set AZURE_LOCATION "westus2"
azd up

# 或在開發中使用較小的 SKU
# 編輯 infra/main.parameters.json:
{
  "sku": "B1"  // Instead of "P1V2"
}

❌ "azd up" 執行過程中失敗

# 選項 1：清理並重試
azd down --force --purge
azd up

# 選項 2：只修復基礎設施
azd provision

# 選項 3：檢查詳細狀態
azd show

# 選項 4：在 Azure Monitor 中檢查日誌
azd monitor --logs

❌ "驗證失敗" 或 "權杖過期"

# 重新驗證 AZD
azd auth logout
azd auth login

# 選擇性：如果你正在使用 az 命令，亦可刷新 Azure CLI
az logout
az login

# 驗證身份驗證
az account show

❌ "資源已存在" 或命名衝突

# AZD 會生成獨特名稱，但如果有衝突：
azd down --force --purge

# 則使用全新環境重試
azd env new dev-v2
azd up

❌ 範本部署時間過長

正常等待時間：

簡單網站應用程式：5-10 分鐘
搭載資料庫的應用程式：10-15 分鐘
AI 應用程式：15-25 分鐘（OpenAI 配置較慢）

# 檢查進度
azd show

# 如果停滯超過30分鐘，請檢查 Azure 入口網站：
azd monitor --overview
# 尋找失敗的部署

❌ "權限拒絕" 或 "禁止存取"

# 檢查您的 Azure 角色
az role assignment list --assignee $(az account show --query user.name -o tsv)

# 您至少需要「參與者」角色
# 請您的 Azure 管理員授予：
# - 參與者（用於資源）
# - 使用者存取管理員（用於角色指派）

❌ 找不到已部署的應用程式網址

# 顯示所有服務端點
azd show

# 或打開 Azure 入口網站
azd monitor

# 檢查特定服務
azd env get-values
# 尋找 *_URL 變數

📚 完整故障排除資源

常見問題指南： 詳細解決方案
AI 專屬問題： AI 故障排除
除錯指南： 逐步除錯
尋求協助： Azure Discord #azure-developer-cli

🎓 課程完成與認證

進度追蹤

跟踪你每章的學習進度：

第1章：基礎與快速入門 ✅
第2章：以 AI 為先的開發 ✅
第3章：設定與認證 ✅
第4章：基礎設施即程式碼與部署 ✅
第5章：多代理 AI 解決方案 ✅
第6章：部署前驗證與規劃 ✅
第7章：故障排除與除錯 ✅
第8章：生產級與企業模式 ✅

學習驗證

完成每章後，驗證你的知識：

實作練習：完成該章節的實作部署
知識測試：查看該章節的常見問題集
社群討論：在 Azure Discord 分享你的經驗
下一章節：進入下一層複雜度

課程完成效益

完成所有章節後，你將擁有：

生產經驗：實際部署 Azure AI 應用程式
專業技能：具備企業級部署能力
社群認可：活躍的 Azure 開發者社群成員
職涯進展：搶手的 AZD 與 AI 部署專業知識

🤝 社群與支援

尋求協助與支援

技術問題：回報錯誤及需求功能
學習問題：Microsoft Azure Discord 社群和
AI 專屬協助：加入
文件資源：官方 Azure Developer CLI 文件

Microsoft Foundry Discord 的社群洞察

最近 #Azure 頻道投票結果：

45% 開發者希望使用 AZD 搭配 AI 工作負載
主要挑戰：多服務部署、憑證管理、生產準備
最受歡迎需求：AI 專用範本、故障排除指南、最佳實務

加入我們的社群可：

分享你的 AZD + AI 經驗並取得協助
取得新 AI 範本的早期預覽
參與 AI 部署最佳實務
影響未來 AI + AZD 功能開發

課程貢獻指南

歡迎提出貢獻！請閱讀我們的貢獻指南，內容涵蓋：

內容改進：強化現有章節與範例
新增範例：增加真實世界情境與範本
翻譯支援：協助維護多語系支援
錯誤回報：提升內容正確性與清晰度
社群標準：遵守包容性社群規範

📄 課程資訊

授權條款

本專案採用 MIT 授權條款，詳見 LICENSE 檔案。

LangChain

Azure / Edge / MCP / 代理

生成式 AI 系列

核心學習

Copilot 系列

🗺️ 課程導航

🚀 準備好開始學習了嗎？

初學者：從第一章：基礎與快速入門開始
AI 開發者：直接跳到第二章：AI 優先開發
有經驗的開發者：從第三章：配置與認證開始

下一步：開始第一章 - AZD 基礎 →

免責聲明：
本文件係使用 AI 翻譯服務 Co-op Translator 進行翻譯。雖然我們致力於精確，但請注意自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原文文件的母語版本應視為具權威性的來源。對於重要資訊，建議採用專業人工翻譯。我們不對因使用此翻譯而產生的任何誤解或誤釋負責。

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AZD 新手入門：結構化學習旅程

自動翻譯（始終保持最新）

🆕 今天 azd 的新功能

🚀 什麼是 Azure Developer CLI (azd)？

azd up 的魔力

❓ Azure Developer CLI 與 Azure CLI 有何不同？

簡易比喻

何時使用哪一個

它們可以一起用！

🌟 在 Awesome AZD 找模板

Awesome AZD 熱門 AI 模板

🎯 三步驟開始

步驟1：安裝 AZD（2分鐘）

步驟2：AZD 驗證

步驟3：部署你的第一個應用

清理（別忘了！）

📚 如何使用本課程

快速設定

課程總覽

為何這課程對現代開發者很重要

學習目標

開始之前：帳戶、存取與假設

🗺️ 課程地圖：快速按章節導航

📚 學習章節

🚀 第1章：基礎與快速入門

您將學到

學習資源

實務練習

🤖 第2章：AI 優先開發 (建議 AI 開發者)

您將學到

學習資源

實務練習

💰 AI 部署費用考量

⚙️ 第3章：配置與身份驗證

您將學到

學習資源

實務練習

🏗️ 第4章：基礎架構即程式碼與部署

您將學到

學習資源

實務練習

🎯 第5章：多代理 AI 解決方案（進階）

您將學到

學習資源

實務練習

🔍 第6章：部署前驗證與規劃

你將學到的內容

學習資源

實作練習

🚨 第七章：故障排除與偵錯

你將學到的內容

學習資源

實作練習

🏢 第八章：生產環境與企業範式

你將學到的內容

學習資源

實作練習

🎓 工作坊總覽：實作學習體驗

互動式工作坊教材

🛠️ 工作坊特色

📚 工作坊模組結構

🚀 開始工作坊

🎯 工作坊學習成果

📖 工作坊資源

📖 深入探討：AZD 能力

AZD 與 Microsoft Foundry：AI 部署理想組合

🎯 範本與範例庫

精選：Microsoft Foundry 範本

精選：完整學習場景

根據範例類型學習

本地範例（可立即使用）

本地範例 - 容器應用（第二至五章）

外部範例 - 簡易應用（第一至二章）

外部範例 - 資料庫整合（第三至四章）

`azd up` 的魔力