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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #384 · 16.06

Сегодня был первый день конференции #DotNext, пока в онлайне (но офлайн тоже будет, в Петербурге 27-го июня, я пойду). Конференция для разработчиков на .NET, в первую очередь C# и связанные технологии. Особенно понравилась лекция про историю C#. Вот ниже схема, где стрелками обозначено влияние одного языка на другой в некоторых аспектах (хотя не во всех: например, Kotlin тоже взаимно повлиял на C#, скажем, датаклассы из него заимствованы, в C# это тип record). Ещё я не знал, что C# создал Андерс Хейлсберг — тот самый, который в своё время сделал Delphi. Это удивительно. Я когда-то начинал свой путь разработки именно с Delphi, сделал на нём много первых шагов. А теперь вот пишу на C# от того же автора, круг замкнулся. Ещё Хейлсберг один из авторов TypeScript: в общем, умеет мужик в языки! В ходе этой лекции было любопытно узнать или вспомнить, как всё-таки плохо во многих других языках с удобством совершенно типовых действий, начиная от обобщённого программирования и заканчивая ленивой обработкой или генерацией бесконечных множеств. Понятно, что человек ко всему привыкает, но переходить на другой язык после C# было бы болезненно, мне кажется. По крайней мере, для энтерпрайз разработки, где важна архитектура и статический анализ. Завтра второй онлайн-день, посмотрим, что будет там.#dev

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