TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1015 · 28.08

Вместе с тем, автор вешает на стены огромное число ружей, значительная часть которых так и не выстреливает. В первой же главе на стене оказывается гигантское ружьё, которое продолжает висеть к концу четвёртой книги, не тронутое. Да, автор запланировал всего девять книг, но это не единственное, что он пишет, и ждать их можно до второго пришествия. К сожалению, сейчас он переключился на ЛитРПГ. Явно давно хотел, потому что четвёртая книга «Фокса» максимально приближена к этому жанру. У ЛитРПГ есть свои поклонники, но я хорошо понимаю людей, которые не считают полноценной литературой смесь, собственно, литературы с видеоиграми. Если я захочу поиграть, то пойду допроходить BG3 (который забросил из-за левел капа). Тем не менее, порекомендовать серию я хочу. При всех недостатках, читается (слушается) на одном дыхании, много свежего и интересного, а нестыковки легко притупляются с помощью приостановки неверия. Если вам понравились от меня рекомендации, например, «Вселенной Бобов», то вот ещё один представитель хорошей качественной развлекательной фантастики. Жду в аудио пятую часть. #fiction

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #a2a

当前筛选 #a2a清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15283 · 09.11.2025 г., 14:30

#go#a2a#agents#agents_sdk#ai#aiagentframework#gemini#genai#go#llm#mcp#multi_agent_collaboration#multi_agent_systems#sdk#vertex_ai The Agent Development Kit (ADK) for Go is an open-source toolkit that makes it easy to build, test, and deploy smart AI agents using the Go programming language. It lets you create simple or complex agent workflows, use ready-made or custom tools, and run your agents anywhere, especially in cloud environments. With ADK, you get full control, flexibility, and the ability to scale your applications, making it faster and simpler to develop powerful AI solutions for real-world tasks. https://github.com/google/adk-go

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14693 · 10.05.2025 г., 12:00

#jupyter_notebook#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 The Dapr Agentic Cloud Ascent (DACA) design pattern helps you build powerful, scalable AI systems that can handle millions of AI agents working together without crashing. It uses Dapr technology with Kubernetes to efficiently manage many AI agents as lightweight virtual actors, ensuring fast response, reliability, and easy scaling. You can start small using free or low-cost cloud tools and grow to planet-scale systems. The OpenAI Agents SDK is recommended for beginners because it is simple, flexible, and gives you good control to develop AI agents quickly. This approach saves costs, avoids vendor lock-in, and supports resilient, event-driven AI workflows, making it ideal for developers aiming to create advanced, cloud-native AI applications[1][2][3][4]. https://github.com/panaversity/learn-agentic-ai