Panaversity 的 learn-agentic-ai 项目采用 Dapr Agentic Cloud Ascent (DACA) 设计模式，结合 OpenAI Agents SDK、内存管理、MCP、A2A 协议及知识图谱，帮助开发者从入门到大规模部署 Agentic AI 系统。
该仓库提供了涵盖 Kubernetes、Dapr、Rancher Desktop 与云原生技术的实战路径，支持本地开发至生产环境的无缝迁移。
通过这一项目，您将掌握构建千万级并发智能代理系统的核心思路与实践方法，为业务场景赋能。
使用方法
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在浏览器中打开项目仓库：learn-agentic-ai 仓库
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克隆代码：
git clone https://github.com/panaversity/learn-agentic-ai.git -
安装依赖：进入仓库根目录，执行
npm install或pip install -r requirements.txt（具体命令详见 README）。 -
按照 DACA 设计指南配置 Dapr 组件与 Kubernetes 集群，并运行示例代码。
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访问官方文档了解更多：
功能亮点
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DACA 设计模式：基于云原生与 AI 优先原则，提供从本地开发到星球级部署的标准化流程。
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OpenAI Agents SDK 集成：原生支持 Agents、Handoffs 及 Guardrails，简化多代理工作流编排。
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MCP 与 A2A 协议：实现工具上下文标准化及代理间高效通信。
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Kubernetes 与 Dapr 支持：借助 Dapr Actors 模型，支持数千虚拟代理实例在单核上毫秒级调度。
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知识图谱与存储：结合图数据库与 Dapr 状态存储，实现高吞吐与低延迟状态管理。
适用场景
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大型分布式 AI 系统：需支持千万级并发代理请求的云原生应用。
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智能客服与自动化运维：通过多代理协作完成复杂流程自动化。
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物联网与边缘计算：在受限硬件环境下部署轻量级多代理架构。
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学术与教育：教学、研究中快速构建 Agentic AI 原型与实验平台。
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