TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изворен канал @pythonotes · Post #201 · 13 јан.
Мы уже знаем, что на текущую сессию интерпретатора изменение PYTHONPATH никак не повлияет. Но если вы запустите дочерний процесс, то он унаследует окружение текущего процесса, а значит и изменения в любых переменных будут на него влиять. Вот небольшой пример: Объявляем переменную user@host:~$ export PYTHONPATH=/path1 Запускаем интерпретатор user@host:~$ python3 Проверим что в sys.path >>> import sys >>> print(sys.path) ['', '/path1', '/usr/lib/...', ...] Добавляем что-то в переменную >>> import os >>> os.emviron['PYTHONPATH'] = '/path1:/path2' >>> print(sys.path) ['', '/path1', '/usr/lib/...', ...] Изменений нет. Но давайте запустим дочерний процесс и посмотрим там >>> os.system('python3') # теперь мы находимся в другом процессе >>> import sys >>> print(sys.path) ['', '/path1', '/path2', '/usr/lib/...', ...] Тоже самое будет и с subprocess, так как по умолчанию текущее окружение тоже наследуется. >>> import subprocess >>> subprocess.call(['python3', '-c', 'import sys;print(sys.path)']) ['', '/path1', '/path2', '/usr/lib/...', ...] ______________________ Лучшей практикой является передача энвайронмента явно через аргумент env! import subprocess subprocess.call(cmd, env={'PYTHONPATH': '...'}) Это поможет точно понимать какое окружение будет у запускаемого процесса и при этом не изменять окружение текущего процесса. #basic
Hashtags
Пребарај: #harness
@abmedia_news · Post #23709 · 07.04.2026 г., 13:34
【🚀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 · 11.04.2026 г., 09:30
【🚀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
Hashtags
@githubtrending · Post #15523 · 25.02.2026 г., 12:30
#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 · 31.07.2024 г., 08:22
#TransformAnger#FuelForSuccess#Harness TheEnergy #PassionDriven#Success Mindset #RiseAboveChallenges #HappinessJourney#PracticeMakesPerfect#Mindfulness#Gratitude#KindnessMatters#JoyfulMoments#PersonalGrowth#HappinessIsAChoice#SpreadLove#LiveFully#MotivationalStudio#AashiqShekhMotivational#FitnessFuelHub#RemixedRhymes#LaughingStudio
Hashtags