agentic-ai-course
Skillby enthudebugger
mcpmarket.cn⭐ 177/10
基于Dapr和OpenAI构建多智能体协作系统
Explore Agentic AI with the Dapr Agentic Cloud Ascent (DACA) pattern, using OpenAI Agents SDK, MCP, A2A communication, knowledge graphs, and Dapr. Orchestrated via Rancher Desktop and Kubernetes, it enables scalable, resilient multi-agent AI systems.
📊 商业分析
核心功能
提供Agentic AI模式下的编排与通信框架
商业模式
企业培训与技术支持
独特价值
结合Dapr云原生能力实现标准化智能体通信
竞品
["LangChain", "AutoGen", "Microsoft Semantic Kernel"]
🎯 应用场景
使用场景
企业级任务自动化复杂工作流编排分布式智能体协同
适用领域
软件开发云计算人工智能
目标用户
开发者架构师DevOps工程师
📦 安装方式
🔗 安装/下载链接 →工具信息
- 类型
- Skill
- 平台
- mcpmarket.cn
- Stars
- ⭐ 17
- 价值评分
- 7/10
- 子分类
- 智能体开发框架
- 复杂度
- complex
- 可商业化
- ✅ 是
AI 标签
智能体DaprOpenAIKubernetes编排
相关工具推荐
skill-creatorSKILL
由Anthropic官方出品,支持从零创建AI Skill、编辑优化现有Skill、运行评估测试并进行方差分析的性能基准对比,实现AI能力工程化闭环管理。
9/10⭐ 86,759
conversation-memorySKILL
为LLM对话提供短期、长期、实体三层持久化记忆系统,让AI真正记住用户,支持跨会话上下文延续与知识积累。
9/10⭐ 22,346
self-improvingSKILL
具备自我反思、自我批评、持续学习与记忆组织能力的自进化Agent,自动评估并永久改进输出质量,无需人工反复校正。
9/10⭐ 638
proactive-agentSKILL
将AI Agent从被动任务执行者升级为主动预判伙伴,内置WAL协议、工作缓冲区与自主定时任务,支持持续自我改进的智能体框架
9/10⭐ 628
cellcogSKILL
DeepResearch Bench排名第一的全模态AI代理框架。通过多代理编排实现深度推理与文本、图像、音频、视频等全模态融合,支持复杂任务自动化。
9/10⭐ 6