TGTGInsightаналитика telegramLIVE / telegram public index
← Decoding Human — Роман Пустовойт

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Найти похожее

Источник @decodinghuman · Post #1075 · 17 окт.

🔹 🔹 🔹 Потребители все чаще ждут от брендов не только товаров, но и смысла Но важно: ожидания зависят от категории. Исследование Edelman Trust Barometer показывает: бренд должен «улучшать мою жизнь» — но не любой, а только в рамках «своей» роли. Категории с наибольшим набором ожиданий: 🌀 Health & pharma — от них ждут всего: и знаний, и поддержки, и сообщества. 🌀 Tech — должны обучать, вдохновлять и помогать делать добро. 🌀 Food & beverage — отвечают за эмоции: «сделайте мне хорошо». Мы попросили прокомментировать это исследование Романа Пустовойта, директора по стратегии и сооснователя бренд-консалтингового агентства Human Code. Листайте карточки⬆️ #REview Подписаться на RE:source

Hashtags

Результаты

Найдено 1 похожих постов

Поиск: #superagent

当前筛选 #superagent清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15523 · 25.02.2026, 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