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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #134 · 7.01

Прогулялись вчера по праздничному городу, и я вновь посокрушался о том, как мало места выделено пешеходам по сравнению с автомобилями. Вообще, среди идеологий нового времени именно урбанистика выделяется по ряду критериев. Да, её, как и многие другие идеологии (например, равноправие полов) исповедуют прогрессивные люди, а широкие массы встречают в штыки. Да, она, как и многие другие идеологии, вступает в конфликт с привычным исторически сложившимся образом жизни. Встретить в интернете спор урбанистов с, например, автомобилистами ничуть не сложнее, чем спор феминисток с адептами патриархата. Но есть особенности. Во-первых, некоторые урбанистические постулаты достаточно надёжно подтверждены и математикой, и реальными городами. Например, то, что строительство новых дорог не уменьшает, а увеличивает количество пробок — практически объективная истина. Здесь нет разных взглядов и разных мнений, это просто факт. Чиновник, который сражается с пробками с помощью новых полос и развязок, совершенно точно не знаком с вопросом и совершает ошибку, никакого другого варианта не может быть. И у многих других городских проблем есть уже выработанное объективное решение, которое действует: у грязи на тротуарах, у луж, у отсутствия свободной парковки итд. Во-вторых, урбанисты, как мне кажется, подвергаются необоснованно высокой агрессии. Понятно, что адепт любой идеологии будет критиковаться её противниками. И когда сторонник вакцинации получает от антипрививочника гневную оскорбительную тираду — это можно объяснить. С точки зрения антипрививочника ему предлагают буквально травить себя химией, здесь обоснована агрессия в ответ. Но вот если урбанист предлагает автомобилистам отдать часть дороги под велосипедные полосы — на мой взгляд степень того неудобства, которое испытают автомобилисты, не настолько высока, чтобы оправдать высокий уровень гнева в их реакции на такое предложение. Однако, в обсуждениях в сети на урбанистов наезжают не менее агрессивно, чем на сторонников вакцинации и представителей других идеологий с радикальными противниками. До России урбанистика вряд ли дойдет в ближайшие полвека. Слишком много других социальных институтов должны встать на ноги перед этим, а они даже не начинают. Но за более прогрессивным в этом отношении миром (в основном, Западной Европой) наблюдать интересно. #life

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