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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1019 · 11.09

Можно много за что ругать корпорации и современное устройство различных продуктов и сервисов, но важно понимать, что они — победители эволюционной гонки. Если вас удивляет, почему какой-то замечательный продукт не сделан, то варианта два: 1. Вы открыли совершенно новую идею, которая не пришла в голову ни единому человеку до вас; 2. Это никому не нужно. Угадайте, какой случай вероятнее. Условного Инстаграма без рекламы не существует не из-за того, что его никто не может сделать, а из-за того, что за него никто не станет платить. Почему-то так вышло, что мусор в информационно-визуальном поле для большинства людей является меньшей проблемой, тем потеря нескольких долларов в месяц (сколько стоила бы платная подписка, чтобы компенсировать отсутствие заработка на рекламе). Каждый раз, когда вы встречаете плохой продукт (забитую говном соцсеть, урезанный по функциям гаджет, скучный фильм с одними эффектами, скам-дрочилью без геймплея), который можно было бы сделать лучше, задайте себе вопрос: "Сколько людей захотят за это платить?". #life#web

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