Runtime de workflow
Le moteur d'exécution qui transforme un graphe de workflow versionné en processus tournant, observable et reprenable — la différence entre une démo d'agent et un déploiement d'agent.
L'IA de production n'est pas un prompt. C'est un système fait de contexte, d'outils, de permissions, de traces, d'évaluations et de boucles de rétroaction.
Ce qu'un runtime fournit
Exécution durable (l'état survit aux redémarrages), invocation d'outils via des surfaces gouvernées, politique de reprise par étape, application des timeouts, idempotence pour les effets de bord externes, rejeu déterministe pour le débogage et traces qui lient parent-enfant à travers les frontières modèle, outil et retrieval.
- État durable à travers redémarrages et étapes longues
- Invocation d'outil idempotente avec reprises et timeouts
- Rejeu déterministe depuis les traces
- Graphes versionnés avec chemins de promotion
Substrats sur lesquels nous bâtissons
LangGraph (LangChain) et l'OpenAI Agents SDK pour la forme d'exécution locale ; Mastra pour les workflows TypeScript-natifs ; Inngest pour les fonctions par étape événementielles ; Temporal pour les tâches qui s'étendent sur des heures ou des jours. Nous n'écrivons pas un framework concurrent — nous écrivons le contrat autour du framework.
Quand le runtime compte
Quand le workflow prend plus qu'une requête HTTP, quand les outils ont de vrais effets de bord, quand des humains approuvent, quand les coûts doivent être attribués par locataire, ou quand il faut rejouer une trace de six étapes pour déboguer la mauvaise sortie de jeudi dernier. Une session de chat pur n'a besoin de rien de tout cela ; un workflow de production a besoin de tout.
Ressources connexes
La couche d'exécution des agents événementiels : déclencheurs, routage, appels d'outils, état durable, approbations, reprises, traces et contrôles de déploiement — la substance de production derrière une UI de chat.
Portes d'approbation pour les workflows où la justesse, le risque ou la responsabilité exigent un jugement humain — conçues comme partie du workflow, pas comme bouton panique boulonné après coup.
Une visibilité au niveau des traces sur les appels de modèle, le retrieval, les outils, les décisions, les approbations, les coûts et les échecs — le substrat opérationnel que toute autre discipline (évaluations, optimisation, gouvernance) consulte.