懶人包
- 一支 Facebook Reels 列了 7 門「免費 Agentic AI 課」，要留言 Link 才私訊清單。我寫腳本逐一連線，7 個官方網址在 2026-10-27 全部回 HTTP 200，不用留言，下面直接附網址。
- 7 門分屬 4 個來源：Hugging Face、微軟、LangChain Academy 兩門、DeepLearning.AI 三門。份量從 54 分鐘到 6 小時不等。
- DeepLearning.AI 那 3 門的課程頁寫的是「平台 beta 期間限時免費」，結業成就要 PRO 方案，不是永久免費。
- AutoGen 的官方 repo README 已標明封存、微軟不再修 bug 和安全漏洞，繼任者是 Microsoft Agent Framework。AutoGen 那門課可以當設計模式補充，但不建議拿它開新專案。
- 我的建議順序：Hugging Face 或微軟入門（後者有台灣繁中翻譯）→ LangGraph 6 小時主課 → 依專案需要挑 crewAI 或 Agentic RAG。
這篇整理我把那支 Reels 的 7 門課逐一點開查證的結果：每門的實際份量、費用條件、用到的框架，以及我會怎麼排學習順序。查證用的腳本、輸出和截圖都在文中。查證結果另外做成一頁手機好讀的中文學習路線頁。
這 7 門免費 Agentic AI 課程是哪來的？
來源是 Facebook 帳號「Chandu Kongara AI」的 Reels，我在 2026-10-27 看到時是 1,660 次觀看、508 個心情。貼文標題是「You don't need to spend thousands to learn Agentic AI in 2026」，列出 7 門課，每門只有一行簡介，沒有網址；完整連結要在留言區打「Link」，作者再私訊給你。
這 7 門課本身都是公開頁面，任何人直接打開就能報名。我想知道的是三件事：連結還活著嗎、「免費」有沒有附帶條件、課程教的框架現在還有沒有人維護。
我怎麼查證：一支腳本逐一連線
我寫了一支 Python 腳本，用一般瀏覽器的 User-Agent 逐一請求 7 個官方網址，記下 HTTP 狀態、轉址後的網址和頁面標題。
python -I -X utf8 check_courses.py2026-10-27 22:39 的實際輸出：
| # | 來源 | 課程 | HTTP | 轉址後網址／頁面標題 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Hugging Face | AI Agents Course | 200 | Welcome to the 🤗 AI Agents Course |
| 2 | Microsoft | AI Agents for Beginners | 200 | 18 Lessons to Get Started Building AI Agents |
| 3 | LangChain Academy | Introduction to LangChain (Python) | 200 | Introduction to LangChain: Build AI Agents with Python |
| 4 | LangChain Academy | Introduction to LangGraph | 200 | Introduction to LangGraph - Python |
| 5 | DeepLearning.AI | Multi AI Agent Systems with crewAI | 200 | /short-courses/… 轉到 /courses/… |
| 6 | DeepLearning.AI | AI Agentic Design Patterns with AutoGen | 200 | 同上 |
| 7 | DeepLearning.AI | Building Agentic RAG with LlamaIndex | 200 | 同上 |
/short-courses/<課名>/ 會轉到新的 /courses/<課名>，舊書籤還能用。接著我讀每一頁的課程資訊區，把份量、費用和框架抄下來，就是下一節的表。
7 門課的份量、費用和框架對照
以下數字都讀自各課官方頁，讀取日期 2026-10-27。
| 課程 | 份量 | 費用條件 | 主要框架 |
|---|---|---|---|
| Hugging Face AI Agents Course | 4 個單元，官方建議每單元 1 週、每週 3–4 小時 | 免費；完成作業可拿結業證書 | smolagents、LlamaIndex、LangGraph |
| Microsoft AI Agents for Beginners | 18 課（GitHub 教材＋影片） | 免費開源，約 7.8 萬 stars | Microsoft Agent Framework |
| LangChain Academy：Introduction to LangChain | 30 課、1.5 小時影片 | 免費 | LangChain |
| LangChain Academy：Introduction to LangGraph | 55 課、6 小時影片 | 免費 | LangGraph |
| DeepLearning.AI：Multi AI Agent Systems with crewAI | 3 小時 1 分、18 支影片 | beta 期間限時免費；成就證明要 PRO | crewAI |
| DeepLearning.AI：AI Agentic Design Patterns with AutoGen | 1 小時 35 分、8 支影片 | 同上 | AutoGen |
| DeepLearning.AI：Building Agentic RAG with LlamaIndex | 54 分、6 支影片 | 同上 | LlamaIndex |
「免費」有什麼條件？
前 4 門是真的免費：Hugging Face 和 LangChain Academy 的課程頁都標 Free，微軟那門是 GitHub 上的開源教材，clone 下來就能跑。
DeepLearning.AI 的 3 門要多看一行字。課程頁上的原文是：
Course access is free for a limited time during the DeepLearning.AI learning platform beta!也就是「平台 beta 期間限時免費」。課程頁同時寫「Earn an accomplishment with PRO」，看影片和跑 code 範例不用錢，想拿可以放履歷的成就證明要升級 PRO。beta 什麼時候結束，頁面上沒寫。有興趣的話，現在先報名比較保險。
AutoGen 那門課還值得上嗎？
AutoGen 的 GitHub README 開頭現在是一塊紅色警示框：
警示框的內容是：專案已封存、微軟不再積極維護，不提供 bug 修正、安全修正、新功能或支援，repo 留著當歷史參考。README 同時指向繼任者 Microsoft Agent Framework，也附了從 AutoGen 遷移的官方指南。
有一個細節：我用 GitHub API 查 microsoft/autogen，archived 欄位還是 false，最後一次 push 是 2026-10-16。所以「封存」是 README 的聲明，repo 本身還沒切成唯讀。對學習者來說結論一樣：新專案不要選 AutoGen。
那門 1 小時 35 分的課，教的是多 agent 對話、反思（reflection）、工具使用、規劃這幾種設計模式。模式本身不會過時，換到別的框架一樣適用，所以我把它排在最後當選修，不當主線。想學微軟這一系的框架，直接上微軟那 18 課，它的範例已經改用 Microsoft Agent Framework。
建議學習順序
貼文的順序是照「來源」排的，我改成照「學習階段」排。查證結果整理成手機好讀的單頁：
第 1 階段：建立觀念（擇一）
- Hugging Face AI Agents Course：一門課看過 smolagents、LlamaIndex、LangGraph 三個框架，最後有期末挑戰。適合還不確定要用哪個框架的人。
- Microsoft AI Agents for Beginners：18 課涵蓋 Tool Use、Planning、Multi-Agent、MCP／A2A 協定、Context Engineering、Agent 記憶與可信賴 Agent（Trustworthy AI Agents）。repo 內有
translations/zh-TW，讀繁中比較快的人選這門。
- LangChain Academy 的 Introduction to LangGraph：55 課、6 小時，涵蓋 state、memory、人工介入（human-in-the-loop）、平行處理與子圖、長期記憶、部署。7 門裡份量最紮實的一門。
- 時間不夠，先上 1.5 小時的 Introduction to LangChain，用高階的
create_agent做出第一個 agent，再回頭上 LangGraph。兩者的關係我在 LangChain vs LangGraph 那篇寫過：LangChain 建在 LangGraph 之上。
- 要讓多個角色分工合作（研究員、寫手、審稿）→ crewAI 那門，3 小時。
- 要讓 agent 查自己的文件庫再回答 → Agentic RAG with LlamaIndex，54 分鐘最短。
- 想補設計模式的觀念 → AutoGen 那門，當選修。
我怎麼判斷要不要跳過某一門
我的判斷順序是：框架還有沒有人維護 → 免費有沒有期限 → 份量跟我手上的專案對不對得上。
- 框架已封存（AutoGen）：觀念可以學，程式碼不要搬進新專案。
- 限時免費（DeepLearning.AI 三門）：想上就趁早報名，不要等。
- 跟手上專案無關的專題課：先跳過。學 agent 最花時間的是把一個框架用到能上線，不是把 7 門課都看完。
查證的限制
- 份量和費用是 2026-10-27 讀官方頁的結果。DeepLearning.AI 的限時免費隨時可能結束，以當天課程頁為準。
- 我查證的是「網址活著、條件寫在哪」，沒有把 7 門課全部上完，課程品質的評語來自課綱與授課者，不是完課心得。
- 貼文只寫「LangChain Academy | Introduction to LangChain」，我對應到官方的「Foundation: Introduction to LangChain - Python」，因為它在 LangChain 官方的 Intro to Building Agents 路徑裡。Udemy 等平台上也有同名課，不是這一門。