TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #424 · 13 апр.

Стандартная библиотека asyncio это стандарт (начиная с Py3.4) для работы с асинхронным кодом. Но эта библиотека достаточно низкоуровневая, со своими проблемами, устаревшими подходами. Чтобы исправить это, были созданы разные обертки и альтернативы с реализацией популярных инструментов и паттернов асинхронного программирования. Это такие библиотеки как: - trio: улучшает корректность выполнения, не оставляя потерянных корутин при ошибках, то есть предлагает Structured Concurrency из коробки. - curio: упрощение синтаксиса и читаемости кода, больше похоже на работу с потоками. - anyio: универсальная обертка над asyncio или trio плюс множество вспомогательных инструментов. anyio используется в FastAPI как основная библиотека для работы с асинхронным кодом и вызовом синхронного кода из асинхронного. В общем, рекомендую почитать про возможности anyio, возможно вы более не будете использовать чистый asyncio в своих проектах) Это совсем не значит что дефолтный asyncio плох, он тоже даёт достаточный для работы функционал и продолжает развиваться. Например, в версии 3.11 появились TaskGroup, с похожим на trio функционалом. Так что он тоже актуален, просто придется больше написать кода самостоятельно. #libs#async

Hashtags

Резултати

Пронајдени 3 слични објави

Пребарај: #autonomousagents

当前筛选 #autonomousagents清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8556 · 16.09.2025 г., 11:00

🚨 Очень интересная идея в новой работе Google DeepMind - как справиться с ростом ИИ-агентов, которые начинают действовать как самостоятельные игроки в экономике. Если оставить процесс без контроля, такие агенты могут создать собственную экономику, напрямую связанную с человеческой. Это сулит и выгоды, и риски. Авторы предлагают концепцию «песочницы» (sandbox economy) - контролируемого пространства, где агенты могут торговать и координироваться, не нанося вреда рынкам. Вместо выполнения одной задачи, такие агенты могут: ▪ торговать, вести переговоры и заключать сделки без участия человека, ▪ переключаться между индустриями, формировать временные альянсы, ▪ координировать ресурсы в реальном времени. Первые стандарты вроде Agent2Agent и Model Context Protocol уже соединяют агентов между собой, закладывая основу глобальной экономики «машина-машина». Персональные AI-ассистенты вскоре смогут конкурировать и сотрудничать на этих рынках: торговаться за вычислительные мощности, доступ к данным или бронирование поездок - всё в интересах пользователей. Расчёты будут обеспечиваться цифровыми валютами и системами кредитов. 🟢Экономисты предупреждают: такие рынки будут развиваться быстрее человеческой реакции. Цены, сделки и бизнес-модели могут меняться не за месяцы, а за минуты. 🟢Предложения авторов - Использовать рынки и аукционы для честного распределения ресурсов. ▪Вводить миссионные цели — коллективные задачи, согласованные обществом. ▪Создавать систему удостоверений и репутации для агентов. ▪Применять смарт-контракты, аудит и прозрачные вычисления для доверия и контроля над ии. ▪Разрабатывать гибридное регулирование - сочетание технических протоколов и институциональных мер. Если внедрение будет продумано, триллионы машинных часов можно будет направить на решение глобальных задач - от лечения болезней до строительства инфраструктуры. ⚡️Статья: https://arxiv.org/pdf/2509.10147 @ai_machinelearning_big_data #AI#AgentEconomy#DeepMind#AutonomousAgents

Repositorio data science

@repo_science · Post #3282 · 09.06.2023 г., 12:29

#superagi#ai#agi#agents#autonomousagents SuperAGI SuperAGI: An open-source framework for building, managing, and running useful autonomous AI agents. You can run concurrent agents, and add custom tools. The web version will be out soon 🔗Link ----- Main channel:@repo_science Coupons:@freecoupons_reposcience -----

Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #65048 · 10.04.2026 г., 16:11

🚀 0G Labs Secures $325 Million for Onchain Financial Task Automation 0G Labs has announced its efforts to develop infrastructure for autonomous agents to perform financial tasks onchain. According to NS3.AI, the project has successfully raised approximately $325 million so far. Michael Heinrich, a representative of the company, indicated that significant adoption of semi-autonomous execution is expected to occur within the next 18 to 24 months. Currently, most activities are taking place in testnet environments. #0GLabs#OnchainFinance#FinancialAutomation#AutonomousAgents#Blockchain#Funding#Crypto#Testnet#Fintech#Investment