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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1190 · 18.12

Деннис Тейлор, «Пока мы не сбились с пути» Вселенная Бобов — это серия, за рекомендацию которой меня чаще всего благодарят. Видимо, все остальные книги, о которых я пишу, либо очень хорошо известны, либо не находят отклика у настолько широкой аудитории. Пожалуй, нет смысла подробно писать о пятой части. Автор вернулся к рваному повествованию, состоящему из отдельных историй. У него это в целом получается хорошо, хотя тут некоторые истории меня зацепили (про центр галактики и исход, про ИИ), другие показались проходными или невнятными (про драконов, про виртуальную реальность для инопланетян). Многие темы стали максимально размытыми, вроде взаимоотношений с людьми. Ещё могу отметить, что, если первые книги сносно опираются на существующие физические концепции, то тут Тейлору пришлось больше фантазировать, иначе он бы упёрся в сюжетные границы. Это не плохо, если только вы не воспринимали «Бобов» как твёрдую НФ. Для меня такой ход был ожидаемым, разочарования я не испытал. Понравился момент установки взаимопонимания с инопланетными дронами, хотя конечно лучше, чем в «Аве Марии», первый контакт не описан нигде. Причина, по которой с центром галактики случилось то, что случилось, тоже подобрана хорошо, приостановку неверия лично у меня не сломала, но и угадать заранее я не смог. По итогу я бы сказал так: пятую книгу прослушал не без удовольствия, но шестую автору уже писать не стоит. Из этой идеи и вселенной выжато всё досуха.#fiction@clockstackwheels

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