使用 Dapr Agentic Cloud Ascent (DACA) 设计模式学习 Agentic AI：从入门到规模化

本仓库是 Panaversity 认证 Agentic & Robotic AI 工程师 项目的一部分。您可以在项目指南中查阅认证和课程详情。本仓库提供 Agentic AI 和云计算课程的学习材料。

这是一份经过精心润色、专业的方案摘要，旨在简明扼要地阐述我们的目标与愿景。

我们在巴基斯坦的 Agentic 战略：四个工作假设

巴基斯坦必须在定义 Agentic AI 时代的各种技术与人才上进行明智的早期布局——因为我们计划在全国乃至海外培养数百万名 Agentic AI 开发人员，并实现大规模的初创企业孵化（这确实雄心勃勃，但比起遗憾，咖啡钱算不了什么）。

假设 1 — Agentic AI 是必然的发展轨迹

我们坚信 AI 的未来是 Agentic（代理式）：系统不仅提供答案，还能通过规划、协同工具并采取行动来交付成果（即从“聊天”转向“解决实际问题”，并且尽量不破坏任何有价值的东西）。这一假设指导着我们的课程设计、工具选择和创业重点。

假设 2 — 云原生轨道：Kubernetes × Dapr × Ray

我们押注于一个云原生技术栈来构建大规模 Agentic 系统：使用 Kubernetes 进行编排，使用 Dapr（Actors、Workflows 和 Agents）实现可靠的微型原语，并使用 Ray 进行弹性分布式计算。它们共同为持久、可观测、可水平扩展的 Agent 集群提供了构建基块。

假设 3 — 真正的障碍在于“学习缺口”

大多数 AI 试点项目的失败并非因为模型能力不足，而是因为团队不知道如何将 AI 集成到工作流、控制系统和经济模型中。MIT 的一项研究报告指出，约 95% 的企业级生成式 AI 实施项目未产生可衡量的盈亏影响——这主要是由于问题选择不当和集成实践落后，而非模型质量问题。我们的项目旨在通过工作流设计、安全护栏和 ROI 优先的交付方式来弥补这一差距。 MIT 报告称 95% 的 AI 试点项目失败，这令投资者感到恐慌。但正是导致这些试点失败的原因才应该让高管们感到焦虑

假设 4 — Web 正在变得“Agentic 化且可互操作”

下一个 Web 是一个由开放协议协调的互操作 Agent 网络——通过 MCP 实现标准化的工具/上下文访问，通过 A2A 实现认证过的 Agent 间协作，并通过 NANDA 处理身份、授权和可验证审计。这些新兴标准实现了跨应用程序、设备和云的可组合自动化——将浏览器从一个标签页列表转变为一个内置信任和许可的成果编排器（终于可以少开标签页，多出结果了）。

---

这对执行意味着什么

• 人才引擎： 结合真实的行业用例，进行 Agentic 模式（规划、工具、记忆、评估）、工作流设计和安全性的实操训练（因为“Hello, World”无法带来收益）。
• 参考栈： 具备可观测性、护栏和成本控制的 Kubernetes + Dapr + Ray 蓝图——既适合小团队快速交付，也满足大企业的审计要求。
• 协议就绪： 采用具备 MCP/A2A/NANDA 感知的 Agent 设计，确保我们的解决方案在标准成熟时能够实现互操作（面向未来胜过盲目猜测）。

如果任何假设被证明有误，我们将迅速衡量、发布并调整方向——因为唯一的不可饶恕的错误是不去学习。

Panaversity 的这一倡议旨在解决关键挑战：

“我们该如何设计出能够处理 1000 万个并发 AI Agent 而不崩溃的系统？”

注：这一挑战尤为严峻，因为我们必须指导学生在培训期间利用极其有限的财务资源来解决该问题。

理论上，结合 Dapr 的 Kubernetes 可以在不崩溃的情况下处理 Agentic AI 系统中的 1000 万个并发 Agent，但实现这一目标需要广泛的优化、强大的基础设施和严谨的工程设计。虽然目前在此规模下的直接证据有限，但通过现有基准测试、Kubernetes 的可扩展性以及 Dapr 的 Actor 模型进行的逻辑推演，证明了其可行性，特别是在经过严格调优和资源分配的情况下。

核心逻辑与证明摘要：

1. Kubernetes 的可扩展性：
   • 证据：Kubernetes 每个集群最高支持 5,000 个节点和 150,000 个 Pod（参考 Kubernetes 文档）。现实世界中，如 PayPal 扩展到了 4,000 个节点和 200,000 个 Pod (InfoQ, 2023)，KubeEdge 管理着 100,000 个边缘节点和 100 万个 Pod（KubeEdge 案例研究）。OpenAI 使用了 2,500 个节点的集群来处理 AI 工作负载。