Temporal 联手 OpenAI 推出 AI Agent 持久化方案，现已开放公开预览

Temporal 近日宣布与 OpenAI Agents SDK 开启公开预览集成，为基于 OpenAI 框架构建的 AI Agent 工作流引入了持久化的执行能力。此次合作让开发者可构建能自动处理现实中操作挑战的 AI Agent（如 LLM 的用量限制、网络中断和意外崩溃），而无需增加代码复杂性。

该集成的核心在于 Temporal 在编排分布式容错系统方面的优势。将 OpenAI Agent 封装在 Temporal 工作流中，可使其获得内置重试逻辑、状态持久化和崩溃恢复能力，开发者只需定义“理想执行路径”，就可以交给 Temporal 负责错误处理和工作流一致性维护。

传统 AI Agent（无论基于 LangChain、LlamaIndex 还是 OpenAI SDK）通常是作为无状态进程运行，执行过程中的任何故障都会导致完全重启，浪费计算资源和 token 成本。而 Temporal 则是将每次的智能体交互（包括大语言模型调用、工具执行和外部 API 请求）都作为确定性工作流的一部分进行捕获。这种方法让系统能够在崩溃、超时或网络故障后自动回放和恢复 Agent 的精确状态，从而显著提升可靠性和运行效率。

该集成通过将 OpenAI Agent 封装在 Temporal 工作流中实现，其中推理循环和工具调用被编排为离散步骤。这些工作流的状态持久化存储在 Temporal 的事件历史日志中，由 Cassandra、MySQL 或 PostgreSQL 等可扩展数据库提供支持。

每个外部交互都作为 Temporal 活动（Activity）实施，在独立于工作流线程的环境中运行，从而在实现重试机制和执行隔离的同时保持编排稳定性。这种设计将确定性工作流逻辑与非确定性执行分离，确保持久化执行、容错能力和精确状态追踪。与传统编排器相比，这种组合显著降低了操作开销；传统方案中的变更往往需要大量测试和重新部署。

这种 AI 驱动的方法也改变了可观测性的实现方式。Temporal 无限期持久化状态和可视化工作流历史的能力提供了更深层的可见性，尤其适合依赖动态数据的 AI Agent。最终形成一种更自适应的工作流编排模型，将实验性 AI 工作负载与企业级执行保证相结合，这是传统调度器和编排器难以实现的。

社交媒体反响总体积极，不过在一个讨论 Temporal 和分布式计算的分区主题 r/Temporal 上，有用户针对集成演示视频提出了深思熟虑的担忧：

库代码用这种隐式的方式来控制活动，感觉不太靠谱。反正我不喜欢这种抽象设计。

这条评论体现了工程社区对集成抽象的重要观点：在使用 Temporal 的持久化执行模型进行 Agent 编排时，控制流的透明度可能会受到影响。

尽管如此，本次发布还是为推动 AI Agent 从实验走向生产就绪。该集成通过确保持久化执行和简化编排，解决了关键可靠性问题；这些特性过去仅存在于稳健的后端系统中。

用户可通过 Temporal Python SDK 预览该集成，并通过 Temporal 官方博客和 GitHub 资源获取部署演示与文档。

原文链接：

https://www.infoq.com/news/2025/09/temporal-aiagent/