Learn Agentic AI using Dapr Agentic Cloud Ascent (DACA) Design Pattern and Agent-Native Cloud Technologies: OpenAI Agents SDK, Memory, MCP, A2A, Knowledge Graphs, Dapr, Rancher Desktop, and Kubernetes.
learn-agentic-ai 是一个专注于 Agentic AI 开发的学习资源库,旨在通过 DACA 设计模式指导开发者构建从原型到大规模生产的智能代理系统。该项目结合了云原生技术与人工智能前沿框架,帮助开发者解决 AI 系统落地过程中面临的集成难题与架构挑战。
项目核心功能包括基于 Dapr 的微服务治理,涵盖了 Actor 模型、工作流编排及 Pub/Sub 等生产级功能。提供基于 Kubernetes 的弹性伸缩架构,支持 agent-to-agent(A2A)通信及 MCP 标准协议的深度集成。通过 OpenAI Agents SDK 和知识图谱技术,实现智能化记忆管理与复杂任务规划。支持在 Rancher Desktop 环境下快速部署与调试,确保开发工作流与云端生产环境的一致性。
该项目非常适合希望掌握企业级 Agentic AI 开发能力的开发者、架构师及参与 AI 工程化转型的技术团队。使用者可以通过本项目学习如何将大模型集成到复杂的业务逻辑中,从而构建具备高可用性、可审计且具备实际业务价值的自动化代理集群。