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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #455 · 21.07

Перебирал тут свои YouTube-подписки, и мне вот интересно, куда пропали некоторые популярные авторы. Ну, допустим, Адвокат Егоров постоянно говорит о том, как у него нет времени всё монтировать, и пропадает на полгода и более. Но что случилось, например, с Vsauce, где последнее осмысленное видео было почти год назад? И куда пропал Captain Disillusion? Последнее видео 7 месяцев назад. Кажется, это плохо, что суперпопулярные авторы могут просто заработать очень много денег и начать лениться выпускать контент. Что б такое могло сделать общество, чтобы заставлять их создавать ролики постоянно? Кстати, из всех тем, которые я смотрю на YouTube, больше всего не везёт мотоциклам. Автор одного канала погиб в ДТП. Автор другого — умер от какой-то африканской болезни в кругосветке. Авторы третьего — два украинца, после февраля не только остановили канал, но и поссорились между собой (причина не разглашается). Автор четвёртого завёл ребёнка и сказал что всё, завязывает с мото (или как минимум с блогом). В итоге осталась только шпана, которая в угоду школьникам валит на спортбайках по городу и снимает это. #web

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