Python是一种动态类型语言，这意味着不需要显式声明变量的类型，解释器会在运行时推断类型。这给开发者带来了很大的灵活性，但也有一潜在的风险，比如不可预见的类型错误，另外这也是影响Python性能的主要原因之一。同时现在各种分布式系统与分布式应用越来越多(如Web3、区块链、分布式AI等)，这些系统/应用的开发也需要更适合的编程语言来支持，而绝大多数通用编程语言都依赖语言之上的框架/中间件来实现分布式计算，在语言层面上直接支持分布式计算的情形颇为少见，但这样做的好处也显而易见--既避免了对外部分布式计算框架/中间件的依赖，同时也使得目标分布式系统的实现代码更为精简和易于维护。
令人惊喜地是，现在恰有一种正在快速发展中的静态类型的Python变体Acton新语言--既有望在未来能满足分布式计算的需求，同时也具有不错的性能和新颖的设计，本议题将就此展开进一步的探讨, 提纲如下：
1）背景
1.1） 并发模型与分布式计算;
1.2） 我们的测试台；
2）Acton语言 (编译器/运行时主要由Haskell/C实现)
2.1) 架构与设计;
2.2) 将Actor模型加入到Python中并在语言层面直接支持分布式编程；
2.3） 静态编译的Acton;
2.4) 向ARM平台进一步移植Acton的尝试(当前Acton的官方实现原生支持X86平台与MacOS)；
2.5） 探索Acton在分布式AI中可能的应用。
议题主要涉及的技术栈相关链接如下： https://www.acton-lang.org/