#432 · 主分类： 教育与研究
learn-agentic-ai
使用Dapr Agentic Cloud Ascent (DACA)设计模式和Agent-Native云技术学习Agentic AI：OpenAI Agents SDK、Memory、MCP、A2A、知识图谱、Dapr、Rancher Desktop和Kubernetes。
项目最后更新：10/26/25
GitHub Stars
4.4K
Forks数量
1.0K
贡献者数量
16
许可证
MIT
收录理由
这是一套面向开发者的结构化课程，目标是让智能体系统真正经得起生产环境的考验，而不是只在笔记本里跑通一次的演示链。课程围绕 DACA 设计模式展开，把智能体原生技术栈的各个部分讲清楚：OpenAI Agents SDK、MCP、A2A、记忆、知识图谱、Dapr 和 Kubernetes 如何拼在一起。内容源自 Panaversity 智能体 AI 工程课程，概念讲解之外配有动手练习，对集成实践和安全护栏着墨颇多——这两块往往是项目翻车的根源。许多团队见过能力很强的模型却拿不出可衡量的业务成果，这套材料正是冲着这类问题来的。对于正在搭建云原生智能体基础设施的架构师和工程师来说，它提供了一条从基本原理走到规模化落地的实用路径。
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