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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #235 · 27.02

Новый любопытный фантастический сериал Severance. По сюжету люди могут добровольно пойти на операцию: им в голову встраивают чип, который на работе отрезает доступ ко всем личным воспоминаниям, чтобы не отвлекаться, а дома отрезает доступ ко всем рабочим воспоминаниям. Грубо говоря, человеку создают искусственное раздвоение личности. Первая личность приходит на работу, а потом по субъективному времени в тот же момент уходит с неё. Вторая личность по субъективным представлениям живёт только на работе и занимается только работой. Конечно, сама идея в таком виде абсурдна — никто не согласится жить на работе и не знать вообще никакой жизни, кроме своего офиса. Всё-таки на работе нам важно понимать, ради чего мы зарабатываем эти деньги. Да и в обычной жизни важна идентификация себя, как профессионала в какой-то сфере. Но мне нравится новизна идеи и нравится то, в каком виде через призму фантастики предлагается поразмышлять о work / life balance. Пока вышло три серии — сериал неспешный и не сказать что переполненный событиями, явно на любителя. Тем не менее, на мой взгляд внимания заслуживает. #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