Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #724 · 29.12

Уже давно преимущественно пользуюсь такси Комфорт, а тут вот несколько раз съездил Экономом (в предновогодней суете цены на такси взлетели кратно). И, как ни крути, разница заметна. Но проявляется она не столько в моделях автомобилей и, тем более, не в мастерстве водителя. Разница в том, что в Комфорте тебе буквально комфортнее: машина помытая снаружи и чистая внутри, в ней приятный запах, водитель ведет себя вежливо и соблюдает некоторый этикет. В Экономе же довезут тебя с тем же качеством перемещения, но в салоне может висеть ядрёный ароматизатор, снаружи машина любого цвета будет серой, а водитель противно чавкает, шмыгает носом или мерзко и громко хрустит костяшками. Как вообще водители переходят из одного класса в другой? Вряд ли там есть пункт "Чтобы перейти в Комфорт чаще мойте машину". И не по оценкам тоже, в обоих категориях бывают как оценки, близкие к 5, так и ниже. И уж тем более не будет пункта "Не нужно периодически громко причмокивать". Сдаётся мне, какие-то критерии есть, касаются они общей аккуратности и внимательности человека, и так уж совпало, что люди, попадающие под них, ещё и сами по себе ведут себя приятнее. Уверен, есть водители, которых от более высокой оплаты в Комфорте отделяет не невозможность купить машину дороже, а тупо нежелание за ней как следует ухаживать. И за собой. Всё взаимосвязано, а разруха таки в головах, не перестаю из года в год в этом убеждаться. #life

Hashtags

#life

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

Намери подобни Прегледай

#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

Hashtags

#go #a2a #agents #agents_sdk #ai #aiagentframework #gemini #genai #llm #mcp #multi_agent_collaboration #multi_agent_systems #sdk #vertex_ai

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14693 · 10.05.2025 г., 12:00

Намери подобни Прегледай

#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