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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #9 · 27.03

Умные колонки, пожалуй, самые недооценённые из устройств нашего времени. В том смысле, что, не имея личного опыта использования, многие люди считают их чем-то совершенно бесполезным и не видят способа применения в своей жизни. Но, получив этот опыт, зачастую остаются очень довольны, а иногда и не понимают, как жили без них. У меня далеко не один знакомый, прошедший по этому пути: кому-то колонку подарили, у кого-то купил другой член семьи, а кого-то даже уговорил на покупку ваш покорный слуга. Во всех без исключения случаях колонка (в отличие, например, от 3D принтера и тем более от VR очков) не пылится где-то на антресолях, а вполне себе используется с завидной регулярностью. Казалось бы, вот вам и ответ на вопрос в заголовке: нужна. Но не всё так просто. Я тоже не случайным образом выбирал, кого именно пытаться уговорить. Давайте разберёмся, когда и зачем есть толк в умной колонке, а попутно посмотрим на новую Яндекс Станцию Макс, которая приехала ко мне. #gadgets#tech https://teletype.in/@clockstackwheels/station-max

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