學習Agentic AI：Dapr Agentic Cloud Ascent (DACA)設計模式的應用與演進
背景介紹
近年來，Agentic AI（代理型人工智能）的概念在學術界和產業界掀起了一陣熱潮。Agentic AI指的是能夠自主感知、決策和行動的智能體系統，它們不僅改變了我們與技術互動的方式，也為行業發展注入了新的活力。本項目“Learn Agentic AI using Dapr Agentic Cloud Ascent (DACA) Design Pattern and Agent-Native Cloud Technologies”正是在這樣的背景下應運而生，旨在通過整合現代云技術和代理模式，探索Agentic AI在大規模應用中的潛力。
為何選擇DACA？
Dapr Agentic Cloud Ascent (DACA)設計模式憑借其強大的架構設計和靈活的功能組合，成為開發和部署行星級多智能體系統的首選方案。DACA不僅成功解決了復雜AI系統開發中的眾多挑戰，還通過無狀態、容器化應用的部署策略大大提升了系統的可擴展性。DACA的創新在于，將OpenAI Agents SDK用于核心代理邏輯，結合Model Context Protocol（MCP）和Agent2Agent（A2A）協議，實現標準化工具使用和智能體間的無縫通信。
隨著越來越多的行業需要創新性和成本效益共存的解決方案，DACA為開發者和架構師提供了一套穩健、靈活的框架，助力構建復雜的、云原生的代理型AI應用。
