以 OpenAI Agents SDK 为基础框架，并结合 Dapr 分布式技术栈，从三个层次的课程教授从基础到高级的全栈智能体型 AI 开发，包括容器化部署和 Kubernetes 扩展。主要内容：
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完整的 DACA（Dapr Agentic Cloud Ascent）设计模式解析与实践； -
从零开始学习 OpenAI Agents SDK 开发智能体 AI 应用； -
基于 Dapr 的分布式智能体系统架构与实现细节； -
三个阶段式课程，从基础理论到行星级规模部署； -
Kubernetes 容器编排与云原生智能体 AI 开发流程； -
包含模型上下文协议（MCP）和智能体间通信协议（A2A）实现。
项目提供了完整的视频教程和实践指南，同时课程中涉及到的代码示例均已开源，提供 .ipynb 文件可直接运行。
参考文献：
[1] GitHub：https://github.com/panaversity/learn-agentic-ai
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（文：NLP工程化）