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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #133 · 6.01

В итоге все четыре сериала, которые выпустили Marvel за год, оказались в лучшем случае средненькими. Да, во всех есть реально крутые моменты, пасхалки, хороший неназойливый фан-сервис. Во всех есть хотя бы одна серия, которую смотришь с удовольствием от начала до конца, да и в целом ни один нет желания бросать на середине. Но послевкусие вообще нулевое, а оправданность ожиданий ниже плинтуса. Эмоций после просмотра практически не остаётся, не более чем прочитать абзац с важной информацией для дальнейшего понимания вселенной. Думаю, Марвел стали одновременно заложниками высокой планки и высокого бюджета. С одной стороны, после театральных блокбастеров ожидаешь как минимум не хуже. Хотя даже последние удаются компании, скажем честно, не каждый раз. С другой стороны, высочайшая стоимость серии — тут тебе и дорогие актеры, и дорогая картинка. В итоге серий приходится делать мало, и их не хватает, чтобы хорошо раскрыть персонажей (даже уже известных), и в особенности чтобы сформулировать и разрешить достаточно глубокий конфликт. Если бы мне год назад кто-то сказал, что, в принципе, все четыре сериала можно пропускать, и я даже как фанат вселенной особенно ничего не потеряю, я бы не поверил. Но увы. Самый сильный крах ожиданий был на Локи, естественно. Такой потенциал потеряли, эх. #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