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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #319 · 29.04

Утром в Питере шел град, потому что я сегодня решил перегнать мотоцикл из одного гаража в другой. Завтра в центре будет мотопарад по случаю открытия сезона. Официальный, согласованный с городской администрацией, с перекрытием дорог. Обычно участвует несколько тысяч мотоциклистов, выглядит колонна зрелищно. Жаль нельзя одновременно и со стороны посмотреть, и в колонне ехать :) Впрочем, по набережной колонна поедет навстречу сама себе, так часто делают. Я тоже поеду. Объявили, что при въезде на построение будет досмотр транспортных средств на предмет запрещённой символики. Официально мероприятие вне политики, разрешили флаги мотосообществ, Петербурга и России. Надеюсь, это означает, что людей с буквами Z тоже погонят старыми тряпками, иначе какие-то двойные стандарты: политические символы запрещены, но не все (общий флаг России не в счёт, он всегда на всех таких мотопарадах есть, независимо от желания людей сделать какие-то заявления). Вот и посмотрим. И вы приходите. #hobby#moto

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