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Source channel @rt_fra · Post #40708 · May 6
🗣« D’abord, #Zelensky a quasiment rejeté l’initiative de Russie d'un cessez-le-feu pour le Jour de la Victoire mais ensuite il a recouru à une ruse tactique, déclarant une « trêve » pour la nuit du 5 au 6 mai » – Léonid Sloutsky, président de la commission des affaires internationales de la Douma, s’exprime sur le cessez-le-feu pour le Jour de la Victoire. « D’abord, Zelensky a quasiment rejeté l’initiative de Russie sur le cessez-le-feu pour le Jour de la Victoire mais ensuite il s’est décidé à une ruse tactique, déclarant une « trêve » dans la nuit du 5 au 6 mai. La raison est banale : un ego meurtri. Comme si Moscou et Washington avaient discuté de cette idée mais que personne ne s’était adressé officiellement à Kiev à ce sujet. […] En réalité, les néonazis ukrainiens n’ont besoin ni d’un cessez-le-feu ni de la paix. Zelensky veut jouer selon ses propres règles, en comptant sur des provocations, et fait le singe devant ses sponsors européens. » RT en français • Osez questionner !
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@abmedia_news · Post #23709 · 04/07/2026, 01:34 PM
【🚀AI 人工智慧｜Agent Harness 才是關鍵：為什麼同一個 AI 模型在不同產品表現天差地遠 】 #Agent#Harness#AI 📍請見報導： https://abmedia.io/agent-harness-engineering-why-same-model-different-performance 📍訂閱鏈新聞頻道：https://linktr.ee/abmedia.io
@abmedia_news · Post #23801 · 04/11/2026, 09:30 AM
【🚀AI 人工智慧｜Harness Engineering 是什麼？AI 的下一個戰場不是模型，而是模型外面的那層架構 】 #Harness#Engineering#AI 📍請見報導： https://abmedia.io/harness-engineering-ai-agent-framework-explained 📍訂閱鏈新聞頻道：https://linktr.ee/abmedia.io
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@githubtrending · Post #15523 · 02/25/2026, 12:30 PM
#typescript#agent#agentic#agentic_framework#agentic_workflow#ai#ai_agents#bytedance#deep_research#harness#langchain#langgraph#langmanus#llm#multi_agent#nodejs#podcast#python#superagent#typescript DeerFlow 2.0 is an open-source super agent harness that orchestrates multiple sub-agents, memory systems, and sandboxed execution environments to accomplish complex tasks. Built on LangGraph and LangChain, it combines research, coding, and content creation capabilities with extensible skills and tools. The platform features isolated Docker containers for safe execution, long-term memory that learns your preferences, and the ability to spawn sub-agents that work in parallel on different task angles. You benefit from dramatically reduced research and automation time—tasks that typically take hours complete in minutes—while maintaining full transparency and control over agent decisions through human-in-the-loop collaboration. Whether you need deep research reports, data analysis, slide decks, or custom workflows, DeerFlow handles multi-step complexity without requiring extensive coding knowledge. https://github.com/bytedance/deer-flow
@desi_memes_funny_jokes · Post #5101 · 07/31/2024, 08:22 AM
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