👣 Google объявил релиз - Genkit Go 1.0 - это стабильная, готовая к продакшену версия open-source фреймворка для разработки AI-приложений на Go.

Также представлена новая команда genkit init:ai-tools для лёгкой интеграции с AI-ассистентами в процессе разработки.

🔑 Что нового в Genkit Go 1.0

1. Production-ready
API признан стабильным: все программы, написанные на Genkit 1.*, будут работать и собираться в будущих минорных версиях.

2. Type-safe AI-flows
- Определение “flows” через Go-структуры и JSON Schema.
- Повышенная типобезопасность, тестируемость, наблюдаемость и удобство при деплое.

3. Унифицированный интерфейс моделей
Поддержка разных провайдеров (Google AI, Vertex AI, OpenAI, Ollama и др.) через единый API — легко переключаться между ними.

4. Tool calling, RAG и мультимодальность
- Вызов внешних инструментов (tool calling).
- Retrieval-augmented generation (RAG).
- Поддержка мультимодальных сценариев (текст, изображения и др.).

5. Инструменты для разработчиков
- Независимая CLI-утилита для локальной разработки.
- Developer UI: тестирование промтов, отладка flows, отслеживание производительности и трассировка.

6. Команда `genkit init:ai-tools`
Автоматическая интеграция с AI-ассистентами разработки: Gemini CLI, Firebase Studio, Claude Code, Cursor и др.

7. Примеры кода
В официальной документации показано, как определять flows, запускать HTTP endpoints, работать с моделями и инструментами.

🚀 Почему это важно
- Быстрая и безопасная разработка AI-приложений на Go.
- Унифицированный API позволяет экспериментировать и менять провайдеров без переписывания логики.
- Встроенные dev-инструменты ускоряют отладку и интеграцию.
- Подходит как для прототипов, так и для production-решений.

📌 Официальный анонс: https://developers.googleblog.com/en/announcing-genkit-go-10-and-enhanced-ai-assisted-development/?linkId=16710004Нужно

@Golang_google


#Genkit #GoLang #GoogleAI #AIDevelopment #OpenSource #RAG

👣 Разбор статьи о том, как Go управляет памятью

Go использует собственную, достаточно сложную модель аллокации памяти, которая сильно отличается от традиционного malloc. Вместо прямой работы с кучей Go оперирует несколькими уровнями:

- Arena - основной блок памяти в 64 МБ, который Go выделяет у ОС.
- Page - каждая арена делится на страницы по 8 КБ.
- Span - набор страниц, который используется для аллокаций объектов одного размера.
- Size class - категории размеров объектов (от tiny до large), каждая из которых имеет свой способ обработки.

Память также делится на:
- scan (объекты с указателями, которые должен обходить GC),
- noscan (объекты без указателей, GC может их игнорировать).

Аллокация объектов
- Tiny-объекты (менее 16 байт) могут группироваться в один слот для ускорения.
- Small-объекты (до 32 КБ) выделяются из span’ов в соответствии с size class.
- Large-объекты (более 32 КБ) выделяются напрямую из кучи (heap).

Escape analysis
Go-компилятор анализирует, выходит ли переменная за пределы функции:
- если нет → объект попадает на стек,
- если да → объект уходит в кучу.
Это решает судьбу каждой переменной и напрямую влияет на работу GC.

Стек горутин
- Каждая горутина стартует со стека в 2 КБ.
- Стек растёт динамически (copy & grow) и может сжиматься.
- При глубокой рекурсии или сложных вычислениях рост стека может быть дорогим, так как требует копирования всех данных.

Практические советы
1. Избегайте лишних tiny / small аллокаций в горячих функциях - каждая мелочь создаёт нагрузку на GC.
2. Переиспользуйте срезы и буферы (`row[:0]`, sync.Pool) для минимизации мусора.
3. Объединяйте переменные в структуры, если они живут одинаковое время, чтобы уменьшить число malloc’ов.
4. Следите за размером объектов, чтобы они не перескакивали из small в large — это увеличивает расходы.
5. Профилируйте escape analysis (`go build -gcflags="-m"`) - он покажет, какие переменные уходят в кучу, а какие остаются на стеке.
6. Следите за ростом стека в рекурсивных функциях - копирование может быть дорогим.

Контроль над аллокацией в Go - это контроль над работой GC. Если понимать, как именно Go управляет памятью, можно проектировать код так, чтобы минимизировать аллокации, упростить жизнь GC и получить значительный прирост производительности.

🟢 Полный разбор здесь: https://nghiant3223.github.io/2025/06/03/memory_allocation_in_go.html
🟢Видео-разбор: https://www.youtube.com/watch?v=VrXQhtpjHWs

@golang_google

#golang #go #memory