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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #679 · 4.12

Но, допустим, софт от JetBrains я буду продолжать честно покупать, не смотря на то, что по моим оценкам компания поступила отвратительно, ведя риторику в духе: "Да вы что, мы никогда русскими не были, мы вообще в Чехии основаны". Хотя огромная часть интеллектуальной ценности в продуктах этой компании создана русскими. Но JetBrains это мой профессиональный рабочий инструмент, я благодарен его авторам, и именно его платность позволяет добавить те тысячи мелочей, которые делают его удобнее, чем бесплатные альтернативы типа VS Code. Что же до ПДД, тут всё просто: если ты делаешь себе лучше ценой вреда другим, ты мудак. Объезжаешь пробку по обочине — мудак. Поворачиваешь из второго ряда там, где это запрещено — мудак. Идёшь с превышением, но в общем потоке — не мудак. Разворачиваешься через сплошную перед закрытым ЖД-переездом — не мудак. И так далее. #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