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learn-agentic-ai

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Jupyter Notebook

项目描述

The learn-agentic-ai project is an educational initiative focused on teaching Agentic AI using Dapr Agentic Cloud Ascent (DACA) Design Pattern and Agent-Native Cloud Technologies. It includes OpenAI Agents SDK, Memory, MCP, A2A, Knowledge Graphs, Dapr, Rancher Desktop, and Kubernetes.

learn-agentic-ai - 详细介绍

项目概述

在人工智能领域,构建高效、可扩展的Agentic AI系统一直是一个技术挑战。随着技术的发展,我们见证了从单体应用到微服务架构的转变,而现在,我们正站在一个新的技术浪潮之巅——云原生和分布式计算。Panaversity的learn-agentic-ai项目,以其在GitHub上获得的近3000星标,成为了这一领域的明星项目。这个项目不仅提供了一个学习平台,更是一个实践的舞台,让开发者能够掌握使用Dapr Agentic Cloud Ascent (DACA)设计模式和Agent-Native云技术构建Agentic AI系统的技能。对于需要构建下一代多智能体系统的开发者来说,learn-agentic-ai项目提供了一个宝贵的资源库,帮助他们理解和应用这些前沿技术。

核心功能模块

🧱 Dapr集成

learn-agentic-ai项目深入集成了Dapr,这是一个开源的、可移植的运行时环境,用于构建分布式应用程序。项目通过Dapr的Actor模型、服务调用、发布/订阅模式和Sidecar架构,展示了如何在云原生环境中构建和运行Agentic AI系统。

⚙️ OpenAI Agents SDK

项目还探索了OpenAI Agents SDK,这是一个为初学者设计的框架,用于学习Agentic AI。通过这个SDK,开发者可以快速上手,构建自己的智能体,并在项目中实践。

🔧 云原生技术栈

项目涵盖了一系列云原生技术,包括Kubernetes、Docker、Rancher Desktop等,这些都是构建和部署Agentic AI系统的关键技术。通过这些工具,项目展示了如何在云环境中管理和扩展Agentic AI系统。

技术架构与实现

🏗️ 技术架构

learn-agentic-ai项目的技术架构基于Dapr和Kubernetes,这两个技术提供了构建高可扩展性Agentic AI系统的基础。项目利用Dapr的Actor模型来管理状态和并发,而Kubernetes则负责容器的编排和扩展。

💻 核心技术栈

项目使用了Jupyter Notebook作为编程语言,这使得学习和实验变得直观和互动。同时,项目还涉及到了Redis、RabbitMQ、PostgreSQL等数据库技术,这些都是构建数据密集型Agentic AI系统的关键组件。

⚡ 技术创新点

项目的技术创新点在于其对Dapr和OpenAI Agents SDK的深入应用,以及如何在有限的资源下设计和实现能够处理千万级并发智能体的系统。这种设计不仅提高了系统的可扩展性,也降低了运维成本。

使用体验与演示

🎥 视频教程

项目提供了丰富的视频教程,帮助用户更好地理解和学习Agentic AI系统。以下是一些视频教程的链接:

🖼️ 截图和图片

项目中包含了一些关键的架构图和趋势图,帮助用户直观地理解Agentic AI系统的构建和运行。以下是一些图片资源:

  • Cover Image
  • Architecture Diagram

性能表现与评测

项目在README中提到了Kubernetes和Dapr的性能数据,这些数据支持了项目在处理大规模并发智能体时的可行性。通过逻辑推理和现有基准测试,项目展示了如何在有限的资源下实现高性能。

开发与部署

项目的安装和使用方法可以在其GitHub页面找到详细的文档。用户需要具备一定的云原生技术背景,以便更好地理解和应用项目中的技术。

社区与生态

learn-agentic-ai项目是Panaversity Certified Agentic & Robotic AI Engineer计划的一部分,这表明了其在教育和社区建设方面的重视。项目鼓励开发者参与到社区中来,共同推动Agentic AI技术的发展。

总结与展望

learn-agentic-ai项目不仅为开发者提供了一个学习和实践Agentic AI的平台,更是推动了这一领域技术的发展和应用。随着云原生技术的不断成熟,我们有理由相信,Agentic AI将成为未来智能系统的关键组成部分。对于目标用户来说,掌握这些技术将为他们的职业发展打开新的可能性。


📊 项目信息

🏷️ 分类标签

AI技术分类: AI开发平台, 知识图谱, 机器学习框架

技术特征: 云原生, 分布式, 开发工具, 学习教程, 解决方案

项目标签: a2a, agentic-ai, dapr, dapr-pub-sub, dapr-service-invocation, dapr-sidecar, dapr-workflow, docker, kafka, kubernetes, langmem, mcp, openai, openai-agents-sdk, openai-api, postgresql-database, rabbitmq, rancher-desktop, redis, serverless-containers


🔗 相关资源链接

🌐 相关网站


本文由AI自动生成,基于GitHub项目信息和README内容分析

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项目信息

创建于 6/12/2024
更新于 7/2/2025

分类

ai-development-platform
knowledge-graph
data-science

标签

development-tools
learning-tutorial
cloud-native
distributed
open-source-community

主题

a2a
agentic-ai
dapr
dapr-pub-sub
dapr-service-invocation
dapr-sidecar
dapr-workflow
docker
kafka
kubernetes
langmem
mcp
openai
openai-agents-sdk
openai-api
postgresql-database
rabbitmq
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redis
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