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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #735 · 14.01

Оказывается, акции Ubisoft за прошлый год просели прочти втрое, то есть компания потеряла несколько миллиардов евро капитализации и по слухам ищет, кому себя продать. Та самая, которая сделала Far Cry, Assassins Creed, Splinter Cell, Rayman, Prince of Persia и несколько других великих серий с множеством не менее успешных сиквелов-триквелов. Пишут, что доход компании приносят в основном старые игры, а всё новое в производственном аду или отменяется. Несмотря на то, что я истовый фанат тех же ассасинов или например Сэма Фишера, мне не слишком жалко компанию, потому что последние годы она занималась какой-то фигнёй. Ну нельзя настолько исказить любимые игроками концепции и механики и не получить за это расплату по кармическому закону. В последних ассасинов невозможно играть: я покупал в своё время три разные новые части, и каждую бросил через пару часов. Вместо выделения ресурсов на многообещающий Beyond Good and Evil 2 юбики занимаются превращением хорошей серии в невнятные сессионки с повторением одинаковых механик. Впрочем, даже не знаю, какая из крупных компаний по играм сейчас делает что-то хорошее. #games

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