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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #706 · 19.12

Поставили индукционную плиту. Технология существует уже очень давно, но дошли почему-то до неё только сейчас (а зря, нужно было раньше). Во-первых, работает на магии. Даже диплом технического вуза не позволяет мне полностью избавиться от вау-эффекта, когда ты ставишь посуду на плиту, никакая конфорка под ней не зажигается, но при этом сама посуда совершенно магически начинает нагреваться целиком. Во-вторых, когда ты видишь, как трёхлитровая кастрюля воды доходит до кипения за 5 минут, а не за 20, то хочется очень громко крикнуть голосом Джесси Пинкмана: "Science, bitch!". Вообще, больше всего поражают как раз вещи, которые ломают привычные представления. Смартфон сложнее, чем индукционная плита, но маленькая коробочка с экраном у меня была ещё в глубоком детстве — тетрис. И не сказать, что смартфон нарушил какой-то обыденный паттерн из устройства мира вокруг — та же коробочка, чуть более цветная. А вот плита совсем другое дело. Она работает не так, как обычная. Да, есть микроволновка, у неё похожий принцип, но там продукт лежит внутри, а ситуация "Положить вещь в закрытый ящик, и она там нагреется" — довольно привычна. Плита же на индукции воспринимается, как что-то из космоса. Очень круто, советую всем, у кого, как у и нас, годами не доходили руки апгрейднуться. #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