TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #279 · 2.04

Ухожу потихоньку с платных западных сервисов. Написал в три компании, Google Cloud, DigitalOcean и GitHub, везде я отключил или перевел в бесплатные свои аккаунты, но везде оставался долг. Сообщение было примерно такое (на английском): «Привет, я из России. Не могу оплатить из-за ограничений платежных систем. Я уже отключил все платные функции, однако, я должен вам столько-то за последний месяц и хочу заплатить. Какие мои действия?» Мои ожидания: они либо напишут «Ок, вот инструкция, как заплатить», либо напишут «Ок, можешь не платить». GitHub: «Ок, можешь не платить» DigitalOcean: «Вот тебе 60 дней на самостоятельные поиски способа оплаты, обязательно найди способ сам и оплати» Google: «Мы понимаем, что ты не можешь заплатить. Но ты нам должен. Но не можешь. Ничего с этим не можем сделать тоже. Спасибо за обращение» Ну то есть в Гугле даже не уточнили, даётся ли отсрочка, заблочат ли мой аккаунт навсегда итд, они по сути просто повторили факты из моего вопроса: в России заплатить нельзя. Хотя из этих трёх компаний только они выставляли счёт в рублях. Ну ладно, не хотят, фиг с ними. #web

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #a2a

当前筛选 #a2a清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15283 · 09.11.2025 г., 14:30

#go#a2a#agents#agents_sdk#ai#aiagentframework#gemini#genai#go#llm#mcp#multi_agent_collaboration#multi_agent_systems#sdk#vertex_ai The Agent Development Kit (ADK) for Go is an open-source toolkit that makes it easy to build, test, and deploy smart AI agents using the Go programming language. It lets you create simple or complex agent workflows, use ready-made or custom tools, and run your agents anywhere, especially in cloud environments. With ADK, you get full control, flexibility, and the ability to scale your applications, making it faster and simpler to develop powerful AI solutions for real-world tasks. https://github.com/google/adk-go

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14693 · 10.05.2025 г., 12:00

#jupyter_notebook#a2a#agentic_ai#dapr#dapr_pub_sub#dapr_service_invocation#dapr_sidecar#dapr_workflow#docker#kafka#kubernetes#langmem#mcp#openai#openai_agents_sdk#openai_api#postgresql_database#rabbitmq#rancher_desktop#redis#serverless_containers The Dapr Agentic Cloud Ascent (DACA) design pattern helps you build powerful, scalable AI systems that can handle millions of AI agents working together without crashing. It uses Dapr technology with Kubernetes to efficiently manage many AI agents as lightweight virtual actors, ensuring fast response, reliability, and easy scaling. You can start small using free or low-cost cloud tools and grow to planet-scale systems. The OpenAI Agents SDK is recommended for beginners because it is simple, flexible, and gives you good control to develop AI agents quickly. This approach saves costs, avoids vendor lock-in, and supports resilient, event-driven AI workflows, making it ideal for developers aiming to create advanced, cloud-native AI applications[1][2][3][4]. https://github.com/panaversity/learn-agentic-ai