learn-agentic-ai — fiche et historique

Ressource d'apprentissage sur l'IA agentique utilisant le modèle de conception Dapr Agentic Cloud Ascent avec OpenAI Agents SDK, MCP, A2A et technologies cloud natives.

Dormant

Reformulée en français

Source canonique ↗

Langage
Jupyter Notebook
Licence
MIT
Création
Dernière activité
Topics
  • 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

Mesure actuelle

4 350étoiles GitHub+7 (+0.16 %)
progression mesurée

Le momentum utilise les relevés disponibles des 7 derniers jours : mesuré avec au moins deux relevés comparables, estimé sinon.

Historique des relevés

90 jours · 90 relevés maximum
DateValeurMétrique
4 350étoiles GitHub
4 352étoiles GitHub
4 350étoiles GitHub
4 349étoiles GitHub
4 347étoiles GitHub
4 344étoiles GitHub
4 343étoiles GitHub
4 343étoiles GitHub
4 343étoiles GitHub
4 338étoiles GitHub
4 336étoiles GitHub
4 332étoiles GitHub
4 330étoiles GitHub
4 327étoiles GitHub
4 326étoiles GitHub
4 327étoiles GitHub
4 325étoiles GitHub
4 325étoiles GitHub

Classements

Domaines
Type
Agents
Usages
  • Aucun usage déclaré

Ces entrées déclarent les mêmes sujets. Aucune similarité n’est déduite : seuls les sujets communs sont indiqués.