学习Agentic AI：Dapr Agentic Cloud Ascent (DACA)设计模式的应用与演进
背景介绍
近年来，Agentic AI（代理型人工智能）的概念在学术界和产业界掀起了一阵热潮。Agentic AI指的是能够自主感知、决策和行动的智能体系统，它们不仅改变了我们与技术互动的方式，也为行业发展注入了新的活力。本项目“Learn Agentic AI using Dapr Agentic Cloud Ascent (DACA) Design Pattern and Agent-Native Cloud Technologies”正是在这样的背景下应运而生，旨在通过整合现代云技术和代理模式，探索Agentic AI在大规模应用中的潜力。
为何选择DACA？
Dapr Agentic Cloud Ascent (DACA)设计模式凭借其强大的架构设计和灵活的功能组合，成为开发和部署行星级多智能体系统的首选方案。DACA不仅成功解决了复杂AI系统开发中的众多挑战，还通过无状态、容器化应用的部署策略大大提升了系统的可扩展性。DACA的创新在于，将OpenAI Agents SDK用于核心代理逻辑，结合Model Context Protocol（MCP）和Agent2Agent（A2A）协议，实现标准化工具使用和智能体间的无缝通信。
随着越来越多的行业需要创新性和成本效益共存的解决方案，DACA为开发者和架构师提供了一套稳健、灵活的框架，助力构建复杂的、云原生的代理型AI应用。
