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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1085 · 10.04

Вышел трейлер «Киллербота» по серии книг, о которой я вам рассказывал. Выглядит прямо очень многообещающе. Apple TV+ весьма неоднозначный стриминг, потому что часть вещей он сильно испоганил по сравнению с первоисточником (например, «Основание», о чём я тоже писал), а часть вещей вышли превосходными («Silo» очень хорош, хотя, говорят, что книги ещё на голову круче, у меня уже в очереди на прочтение). В «Киллерботе», как в продукте современной западной писательницы, и так хватает повестки и порой странноватого юмора и странноватых же намёков (возьмём взаимоотношения главного героя с кораблём, например). Так что Apple TV+ не смогут сделать что-то сильно хуже за счёт woke-надстроек — в этом смысле современный роман устойчивее к издевательствам, чем классический труд Азимова полувековой давности. А всё остальное Apple делает хорошо: дорого, со вкусом, с хорошей постановкой. Ждём выхода 16-го мая, в общем. #fiction https://www.youtube.com/watch?v=vEioDeOiqEs

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