#workflow-orchestration

Temporal raises $550m at $12.55bn to keep AI agents from failing

Temporal mới gọi vốn thành công 550 triệu USD với định giá 12.55 tỷ USD, gấp đôi so với trước đây. Công nghệ của Temporal giải quyết vấn đề AI agents thường gặp lỗi khi triển khai thực tế bằng cách đảm bảo chúng liên tục hoạt động. Hệ quả là doanh nghiệp có thể tin tưởng triển khai các giải pháp AI phức tạp hơn mà không sợ gián đoạn. Điều đáng học ở đây là cách Temporal tập trung vào reliability - yếu tố sống còn cho hệ thống AI, khác với nhiều công ty chỉ tập trung vào performance.

Temporal giúp giải quyết vấn đề hỏng hóc của AI agents trong môi trường sản xuất, đảm bảo hệ thống hoạt động ổn định.

How to Build AI Agents That Don’t Start Over When They Fail

Bài viết hướng dẫn xây dựng AI agents có khả năng tiếp tục công việc khi gặp lỗi thay vì phải bắt đầu lại từ đầu.

Bài viết này giúp bạn xây dựng tác nhân AI có khả năng phục hồi từ thất bại mà không cần bắt đầu lại từ đầu, nâng cao hiệu quả và độ bền của hệ thống.

Better together: The durability layer for your AWS agentic stack

Temporal cung cấp durability layer cho AWS agentic stack, bao gồm Bedrock, Strands Agents SDK, Lambda và AgentCore, giúp agent loops chống chịu crash và retry mà không mất trạng thái. Giải pháp tích hợp Serverless Workers invoke Lambda theo yêu cầu và scale to zero, minh họa qua demo agent LENNY. Một case study cho thấy doanh nghiệp cắt giảm 66% chi phí khi kết hợp AgentCore với Temporal orchestration.

Temporal giúp lập trình viên xây dựng các hệ thống agent AI trên AWS đáng tin cậy bằng cách cung cấp lớp độ bền giúp hệ thống tự phục hồi sau sự cố và không mất trạng thái khi xử lý các tác vụ dài.

Label your agent steps

Tìm hiểu cách gán nhãn (label) cho Activities, Workflows và Timers trong Temporal để dễ dàng theo dõi, gỡ lỗi và hiểu rõ quá trình thực thi agent thông qua giao diện Temporal UI.

Một lập trình viên nên đọc bài này để tối ưu hóa hiệu suất và khả năng theo dõi các quá trình agent trong Temporal bằng cách sử dụng các label rõ ràng, giúp giảm thiểu thời gian debug và tăng tính linh hoạt trong quản lý công việc.

Arazzo Functions Are Still a Proposal, and That Is the Point

Bối cảnh của bài viết tập trung vào bốn pull request liên quan đến Arazzo Functions, một đề xuất mới trong lĩnh vực API workflow. Nguyên nhân kỹ thuật đằng sau là khả năng ánh xạ các bước workflow thành các mô tả hiện có như OpenAPI specification. Hệ quả của điều này là giúp định nghĩa lại các API workflow một cách linh hoạt và tái sử dụng được. Điều đáng học ở đây là cách Arazzo đề xuất một phương pháp mới để quản lý workflow bằng cách tận dụng các specification có sẵn, giúp giảm thiểu sự trùng lặp và tăng tính nhất quán trong hệ thống API.

Đây là bài viết quan trọng giúp lập trình viên hiểu rõ sự tiến triển và ý nghĩa đằng sau các đề xuất Arazzo Functions trong hệ sinh thái API.

Arazzo Wants to Pause a Workflow and Wait for You

Mỗi workflow language đều gặp phải step cần sự can thiệp của con người thay vì chỉ là API call đơn thuần. Arazzo giải quyết vấn đề này bằng tính năng pause và wait cho phép workflow tạm dừng chờ người dùng phê duyệt như approval deployment hay đồng ý tài chính. Tính năng này đặc biệt hữu ích khi xử lý các quy trình đòi hỏi phê duyệt thủ công. Bạn nên đọc bài gốc để hiểu cách implement pause/wait trong Arazzo và ứng dụng nó vào các workflow automation thực tế.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách sử dụng Arazzo để tạm dừng quy trình workflow chờ xác nhận từ người dùng.

Implementing Durable Workflows on Postgres Without an External Orchestrator

Postgres có thể triển khai durable workflows mà không cần external orchestrator, sử dụng SKIP LOCKED cho work queues, primary keys cho idempotency, và leases cho crash recovery. Cách tiếp cận này tận dụng các tính năng sẵn có của Postgres như SKIP LOCKED trong PostgreSQL 9.5+ để xử lý hàng đợi hiệu quả. Phương án sử dụng primary keys đảm bảo tính idempotency, trong khi cơ chế lease giúp phục hồi khi hệ thống gặp sự cố. Giải pháp này loại bỏ nhu cầu về các orchestrator bên ngoài như AWS Step Functions hoặc Temporal, giúp giảm độ phức tạp và chi phí. Kiến trúc này đặc biệt hữu ích cho các hệ thống cần xử lý công việc (work items) có độ tin cao mà không muốn phụ thuộc vào dịch vụ bên thứ ba.

Bài viết này giúp lập trình viên triển khai workflow bền vững trên Postgres mà không cần orchestrator bên ngoài.

Customer story

Công ty Featured từng có tới 8 người phụ trách orchestration layer. Nguyên nhân là do thiết kế hệ thống cũ với nhiều service riêng biệt, mỗi service cần quản lý riêng dẫn đến sự trùng lặp về công việc. Điều này gây lãng phí nguồn lực và làm giảm hiệu suất vận hành. Bài viết chia sẻ cách họ tối ưu hóa về mặt kỹ thuật và quy trình để cắt giảm đội ngũ đáng kể. Đây là case study thực tế hữu ích cho các đội ngũ đang gặp vấn đề scaling khi hệ thống phát triển.

Bài viết này sẽ cho bạn thấy cách tối ưu hóa hệ thống orchestration layer giúp giảm chi phí nhân lực đáng kể.

Rebuilding Workflow Orchestration in Elixir: The Story of Gust - Marcio Klepacz

Bối cảnh: Tại ElixirConf EU 2026, Marcio Klepacz trình bày về việc xây dựng lại workflow orchestration trong Elixir với dự án Gust. Nguyên nhân kỹ thuật: Hệ thống cũ gặp hạn chế khi xử lý workflow phức tạp, cần giải pháp khả thi hơn trên nền tảng Elixir. Hệ quả: Gust mang đến kiến trúc workflow orchestration mạnh mẽ hơn với khả năng mở rộng và độ tin cậy cao. Điều đáng học: Bài chia sẻ thực tế về việc thiết kế hệ thống phân tán, quản lý state và xử lý lỗi trong môi trường Elixir. Đáng cân nhắc xem nếu bạn đang làm việc với workflow engine hoặc tìm hiểu cách xây dựng hệ thống phân tán bền vững.

Bài chia sẻ này giúp các lập trình viên Elixir hiểu cách xây dựng hệ thống quản lý workflow hiệu quả với trải nghiệm thực tế từ dự án Gust.

Netflix Reworks Conductor for 420 Million Monthly Workflow Executions and 10X Larger Workflows

Netflix has reworked its Conductor workflow orchestration engine to handle larger workloads, increasing supported workflow size from about 2,500 to 30,000 tasks and reducing p99 workflow evaluation la

Rebuilding AUTOMATIC1111 with Gradio Workflow

Dự án tái xây dựng AUTOMATIC1111 với Gradio Workflow nhằm mục tiêu mở rộng và dân chủ hóa trí tuệ nhân tạo thông qua open source. Nguyên nhân kỹ thuật chính là hạn chế của giao diện cũ khi xử lý các pipeline phức tạp trong Stable Diffusion. Việc tích hợp Gradio cho phép tạo workflow trực quan với các node như Denoise strength, CFG scale, và Sampler. Hệ quả là người dùng không cần code Python vẫn có thể xây dựng pipeline phức tạp, giảm đáng kể rào cản kỹ thuật. Điểm đáng học là cách tổ chức code thành các component độc lập có thể tái sử dụng trong Gradio Interface.

Bài này giúp lập trình viên hiểu cách xây dựng lại AUTOMATIC1111 với Gradio Workflow để mở rộng và dân chủ hóa trí tuệ nhân tạo mã nguồn mở.

Stop restarting your tests

Bài viết mô tả vấn đề phổ biến trong hệ thống CI khi một test thất bại khiến toàn bộ job phải được khởi động lại từ đầu. Nguyên nhân là vì các bộ test end-to-end thường được chạy như một luồng đơn lẻ, không có cơ chế kiểm soát lại từng bước riêng biệt. Khi bất kỳ test nào lỗi, tiến trình phải bỏ qua tất cả các bước đã thành công và thực hiện lại toàn bộ suite, gây lãng phí thời gian và tài nguyên. Temporal được giới thiệu như một công cụ orchestration cho phép mỗi test case được mô hình như một hoạt động workflow riêng, vì vậy khi một hoạt động thất bại chỉ cần thử lại đó mà không ảnh hưởng đến các hoạt động khác. Kết quả là thời gian chạy CI giảm đáng kể, độ ổn định của pipeline tăng và đội ngũ có thể tập trung vào sửa lỗi thay vì chờ đợi việc khởi động lại toàn bộ job.

Temporal giúp bạn tiết kiệm thời gian chạy CI bằng cách cho phép kiểm thử thất bại tự động thử lại mà không cần khởi động lại toàn bộ công việc.

The thread is the Workflow: Durable AI agents without changing Agent code

Bài viết mô tả cách các nhà phát triển có thể làm cho các AI agent dựa trên LangGraph trở nên bền bỉ mà không cần thay đổi mã nguồn agent. Nguyên nhân là việc tích hợp Temporal Workflow làm lớp điều phối, nơi mỗi luồng trò chuyện (thread) và điểm kiểm tra (checkpoint) được lưu trữ tự động. Khi agent gặp sự cố hoặc khởi động lại, Temporal sẽ khôi phục trạng thái trước đó từ lưu trữ, giữ nguyên luồng trò chuyện và dữ liệu trung gian. Kết quả là hệ thống AI agent có thể chịu đựng lỗi phần cứng hoặc phần mềm mà không mất bối cảnh cuộc trò chuyện, giảm nguy cơ mất dữ liệu và cần can thiệp thủ công. Bài học chính là sử dụng công cụ orchestration như Temporal để thêm khả năng bền bỉ cho các ứng dụng AI phức tạp mà không ảnh hưởng đến logic nghiệp vụ hiện có.

Temporal Workflows giúp bạn tạo các tác nhân AI bền bỉ bằng cách lưu trạng thái và checkpoint mà không cần thay đổi code tác nhân.

Amazon MWAA supports Apache Airflow version 3.3.1

Discover more about what's new at AWS with Amazon MWAA supports Apache Airflow version 3.3.1

How LlamaIndex uses Temporal to scale reliable document orchestration

Learn how LlamaIndex moved from RabbitMQ to Temporal to make LlamaParse more durable, improve concurrency, and process tens of millions of pages per day.

Durable Digest: August 2026

Highlights this month include new ways to run Workers without managing infrastructure, organize Temporal Cloud resources and build more durable AI applications.

Temporal is in talks to raise $500mn at a $12bn valuation, double February

Temporal is in talks to raise about $500mn at a $12bn valuation, Bloomberg says, double what the reliability software startup was worth in February.

When the human is the Workflow: Durable Execution in harsh physical field operations

Xgrid đã xây dựng lại nền tảng vận hành công trường xây dựng trên mô hình thực thi bền vững (durable execution) của Temporal, giải quyết các vấn đề như chấm công, báo cáo công việc hàng ngày và ký kết tài liệu. Họ sử dụng chín quyết định kỹ thuật quan trọng như Workflow theo ca làm việc, beacons BLE thay GPS, Signal-With-Start cho khả năng hoạt động ngoại tuyến, cùng nhiều cải tiến khác, giúp nâng tỷ lệ chính xác lương từ 80–85% lên trên 99%, giảm thất thoát dụng cụ xuống gần 0, và rút ngắn thời gian chuẩn bị kiểm toán từ tuần xuống còn tức thì.

Để hiểu cách xây dựng hệ thống chịu lỗi bền vững trong môi trường hoạt động khắc nghiệt, từ việc quản lý thời gian làm việc của công nhân đến xử lý dữ liệu offline và bảo mật dữ liệu, giúp tối ưu hóa hiệu suất và giảm thiểu rủi ro trong các dự án thực tế.

Who Runs Your Machine Learning Pipeline While You Sleep?

Các pipeline machine learning vẫn hoạt động liên tục ngay cả khi con người không giám sát, xử lý dữ liệu và đưa ra quyết định quan trọng trong im lặng.

Những lập trình viên chuyên về ML cần đọc bài này để hiểu cách tự động hóa và quản lý pipeline học máy hiệu quả, từ việc tối ưu hóa thời gian chạy mô hình cho đến việc đảm bảo hệ thống hoạt động 24/7 mà không cần can thiệp thủ công.

How Temporal powers workflows at HeyGen

HeyGen đã thay thế hệ thống hàng đợi công việc (job-queue) dễ vỡ bằng Temporal, giúp điều phối hàng triệu lượt chạy workflow mỗi ngày trên hệ thống GPU đa đám mây.

Lập trình viên muốn tối ưu hóa hệ thống xử lý công việc phức tạp, đặc biệt là trong môi trường đa cloud và có yêu cầu độ tin cậy cao, nên đọc bài này để hiểu cách Temporal giúp quản lý chặt chẽ các workflow dài hạn, tránh rủi ro của hệ thống job queue cũ.

I spent two months screen-sharing to ship one integration. So I rebuilt it on Temporal.

Tác giả mất hai tháng để triển khai tích hợp qua screen-sharing bằng cách sử dụng giải pháp proxy egress-only, sau đó đã xây dựng lại toàn bộ hệ thống trên nền tảng Temporal nhằm đảm bảo khả năng chịu lỗi và cấu hình nóng thông qua kết nối Temporal duy nhất.

Nếu bạn đang làm việc với hệ thống cần kết nối đến các địa chỉ biên (edge) bị chặn (firewalled) mà không có cổng inbound, bài viết sẽ giúp bạn tìm hiểu cách xây dựng một proxy egress-only có thể tự động reload cấu hình thông qua một kết nối Temporal duy nhất, giải quyết vấn đề kết nối chặn và tối ưu hóa quy trình phát triển.

Durable Digest: June 2026

Tháng 6/2026 ghi nhận những cải tiến mới về AI, các bản phát hành quan trọng, dự án cộng đồng và hướng dẫn thực tiễn từ các nhóm triển khai Temporal ở quy mô lớn.

Lập trình viên nên đọc để khám phá cách Temporal, một công cụ quản lý workflow và ch Chain, được tối ưu hóa cho các giải pháp AI và quy trình hoạt động phức tạp, giúp bạn áp dụng kiến thức thực tế vào dự án của mình.

Getting the most out of the Billable Action Count metric

Sử dụng metric temporal_cloud_v1_billable_action_count để phân tích chi phí Temporal Cloud, gỡ lỗi hành vi Workflow, dự báo mức sử dụng và xây dựng cảnh báo hiệu quả hơn.

Một lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa chi phí và hiệu suất của các tác vụ định thời trong hệ thống Workflow của Google Cloud bằng cách phân tích số lượng hành động được tính phí theo thời gian.

Replay '26: My introduction to Temporal

Jap Singh gia nhập Temporal và ngay tuần đầu tiên đã tham dự sự kiện Replay '26, trải nghiệm này đã thay đổi quan điểm của anh về công ty.

Là người muốn khám phá công nghệ quản lý công việc đồng bộ và an toàn với các hệ thống phân tán, lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách Temporal giải quyết vấn đề đồng bộ hóa và bảo mật trong các ứng dụng thực tế.

Loyalty Points with Entity Workflows in Temporal

Theo dõi điểm thưởng khách hàng bằng Entity Workflows bền vững trong Temporal, bao gồm xử lý tích lũy, nâng cấp hạng và đổi thưởng cho từng khách.

Lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách triển khai hệ thống quản lý điểm thưởng bền vững với các quy trình thực thể (Entity Workflows) trong Temporal, giúp tối ưu hóa việc theo dõi, nâng cấp cấp độ và xử lý các giao dịch khách hàng một cách chính xác và không bị mất dữ liệu.

How Sherlocks AI uses Temporal to orchestrate AI agents for incident resolution

Sherlocks AI tận dụng Temporal Cloud để điều phối các tác nhân AI (AI agent) trong việc xử lý sự cố, bao gồm điều tra bền vững, quét hạ tầng, cập nhật Knowledge Graph và tiếp nhận sự kiện dành cho các nhóm SRE.

Một lập trình viên phát triển hệ thống AI nên đọc bài này để hiểu cách Temporal Cloud giúp xây dựng các giải pháp orchestration đáng tin cậy cho các agent AI, từ việc giải quyết vấn đề đến phân tích cơ sở hạ tầng, giúp tối ưu hóa hiệu suất và độ bền của ứng dụng AI trong môi trường sản xuất.

How to build a resilient platform control plane with Temporal

Xây dựng hệ thống điều khiển nền tảng (platform control plane) có khả năng phục hồi bằng Temporal thông qua mô hình Entity Workflow, bao gồm xử lý tin nhắn, Continue-as-New và bồi hoàn (compensation).

Nếu bạn đang phát triển hệ thống quản lý nền tảng cần chịu lỗi cao và tái sử dụng cao, hiểu cách Temporal kết hợp Entity Workflow với các tính năng như Continue-as-New và compensation sẽ giúp bạn thiết kế giải pháp ổn định, linh hoạt và dễ bảo trì hơn.

Coordinate access to shared resources with a distributed lock built on Temporal Workflows

Bài viết hướng dẫn xây dựng distributed lock (khóa phân tán) bền vững trên Temporal Workflows, hoạt động mà không cần database, bộ giới hạn trung tâm hay trạng thái chia sẻ nào. Giải pháp này cung cấp cơ chế điều phối truy cập tài nguyên dùng chung một cách tái sử dụng và đáng tin cậy.

Một lập trình viên cần đọc bài này để tìm hiểu cách triển khai lock phân tán hiệu quả trong hệ thống phân tán mà không phụ thuộc vào cơ sở dữ liệu trung tâm hay state shared, giúp tối ưu hóa tính đồng bộ và độ tin cậy cho các ứng dụng sử dụng Temporal Workflows.

How Rapidflare built a million+ document ingestion pipeline for Agents on Temporal

Rapidflare chia sẻ cách họ tận dụng nền tảng Temporal để vận hành các pipeline xử lý tài liệu bền vững, dễ quan sát cho các tác nhân bán hàng kỹ thuật ở quy mô triệu tài liệu.

Lập trình viên muốn xây dựng hệ thống xử lý dữ liệu lớn, đặc biệt là khi cần độ bền và khả năng theo dõi rõ ràng, nên đọc bài này để hiểu cách Temporal giúp giải quyết vấn đề xử lý hàng triệu tài liệu một cách hiệu quả và đáng tin cậy.

Someone was wrong on the internet, so I built a Temporal Docker extension

Shy Ruparel đã phát triển một tiện ích mở rộng Temporal cho Docker Desktop nhằm lấp đầy khoảng trống cho cộng đồng sau khi nhận thấy thiếu hụt công cụ phù hợp.

Nếu bạn đang phát triển ứng dụng sử dụng Temporal Workflows nhưng gặp khó khăn với việc quản lý container Docker, bài viết này sẽ giúp bạn khám phá cách xây dựng một giải pháp mở rộng Docker Desktop để tự động hóa và tối ưu hóa quy trình deploy dễ dàng hơn.

Durable Digest: April 2026

Tháng 4 năm 2026 ghi nhận những cập nhật sản phẩm, tích hợp mới cùng những ví dụ sáng tạo từ các nhà phát triển triển khai Temporal theo hướng độc đáo.

Lập trình viên nên đọc để khám phá cách Temporal không chỉ nâng cao hiệu suất cho các ứng dụng phức tạp mà còn mở rộng khả năng sáng tạo trong quản lý công việc đồng bộ, đặc biệt là trong các trường hợp yêu cầu độ tin cậy cao và tính linh hoạt cao.

Timers, Timeouts, and the Art of Waiting in Temporal

Timer và timeout trong Temporal đều dùng để xử lý thời gian nhưng phục vụ mục đích khác nhau. Timer giúp theo dõi thời gian trôi qua trong workflow, còn timeout giới hạn thời gian chờ cho các hoạt động (activities, child workflows). Việc lựa chọn đúng công cụ phụ thuộc vào yêu cầu bền vững của hệ thống.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách sử dụng timers và timeouts trong Temporal để quản lý chờ đợi hiệu quả, tránh rủi ro về thời gian và đảm bảo các nhiệm vụ durable được thực hiện chính xác mà không bị gián đoạn.

Durable Digest: May 2026

Các sự kiện quan trọng được công bố tại Replay ‘26, các phiên hội thảo giờ đã sẵn sàng theo yêu cầu, loạt livestream mới, cập nhật sản phẩm, dự án cộng đồng và giới thiệu nhà phát triển nổi bật.

Lập trình viên nên đọc bài này để cập nhật những công cụ mới nhất và xu hướng phát triển từ các nền tảng lớn như Replay, giúp nâng cao hiệu quả làm việc và mở rộng kiến thức về công nghệ mới trong ngành.

How we built it: Running Replay on Temporal

Temporal đã sử dụng Workflows và Activities để triển khai quy trình đăng ký Replay, bao gồm thanh toán, mã giảm giá, trạng thái vé lâu dài và check-in.

Nếu bạn đang phát triển hệ thống đám mây hoặc ứng dụng cần quản lý các quá trình phức tạp như xử lý thanh toán, đăng ký dịch vụ dài hạn hay lưu trữ trạng thái người dùng, bài viết này sẽ giúp bạn hiểu cách sử dụng Temporal để tối ưu hóa độ tin cậy và quản lý state bằng cách chia nhỏ công việc thành các Workflow và Activity, tránh rủi ro khi hệ thống gặp lỗi.

Durable Digest: March 2026

Tháng 3/2026 ghi nhận những cập nhật sản phẩm mới, hướng dẫn thực hành và giới thiệu các nhà phát triển sử dụng Temporal theo cách sáng tạo.

Là người phát triển muốn nâng cao hiệu quả triển khai và tối ưu hóa hệ thống thời gian thực với Temporal, bài này sẽ cung cấp những cập nhật mới nhất và ví dụ thực tế từ cộng đồng, giúp bạn áp dụng ngay các công nghệ tiên tiến và giải quyết các thách thức kỹ thuật hiệu quả.

Serverless Workers for Google Cloud Run

Temporal bổ sung hỗ trợ Serverless Workers trên Google Cloud Run, tự động mở rộng quy mô Worker Pools giúp người dùng không phải quản lý cơ sở hạ tầng hay trả phí cho tài nguyên nhàn rỗi.

Là một lập trình viên muốn tối ưu hóa hiệu suất và chi phí cho ứng dụng của mình mà không phải lo về quản lý máy chủ hoặc điều chỉnh quy mô tự động, bạn nên đọc bài này để khám phá cách Temporal kết hợp với Cloud Run để tự động hóa và tự động hóa tối đa hóa quy trình công việc serverless.

Rate-Limit Downstream APIs with Task Queues

Sử dụng Temporal Task Queues có giới hạn tốc độ để quản lý các hoạt động (Activities) dưới hạn ngạch của SendGrid, Stripe và OpenAI, tránh lỗi 429 (quá nhiều request).

Lập trình viên cần đọc bài này để học cách quản lý hiệu suất API bên ngoài bằng các hàng đợi nhiệm vụ (task queues) để tránh bị giới hạn tốc độ (rate limits) và bảo vệ ứng dụng khỏi lỗi 429 khi gửi yêu cầu đến các dịch vụ như SendGrid, Stripe hay OpenAI.

Safe deployments with Temporal Worker Versioning on Kubernetes

Temporal Worker Versioning cho phép triển khai an toàn bằng cách chạy song song các Worker cũ và mới trên Kubernetes, ngăn chặn lỗi phi tất định làm gián đoạn các Workflow đang xử lý.

Lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách Temporal Worker Versioning giúp tránh lỗi không xác định trong deployments Kubernetes khi các phiên bản công cụ cũ và mới chạy song song mà không gây mất dữ liệu hoặc gián đoạn hoạt động.

Introducing Temporal Serverless Workers: Deploy Temporal Workers to AWS Lambda

Triển khai Temporal Workers trực tiếp lên AWS Lambda dưới dạng serverless, giúp tự động xử lý invocation, autoscaling và scale-to-zero mà không cần quản lý hạ tầng.

Một lập trình viên muốn tối ưu hóa quy trình triển khai ứng dụng với tính năng tự động hóa và không cần quản lý cơ sở hạ tầng sẽ tìm hiểu Temporal Serverless Workers để khám phá cách tích hợp công nghệ serverless vào việc xử lý công việc theo lịch trình một cách đơn giản và hiệu quả.

Temporal Sandbox Orchestration Harness: The missing layer for running agents

Temporal Sandbox Orchestration Harness cung cấp tiêu chuẩn hóa cách các AI agent trong Temporal Workflows điều phối sandbox compute, bao gồm provisioning, persistence và cleanup, thông qua các mẫu Code Exchange mới.

Lập trình viên phát triển hệ thống AI cần đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa việc điều phối và quản lý môi trường sandbox cho các agent hoạt động trong Temporal Workflows, giúp giảm thiểu rủi ro về tài nguyên và tăng hiệu suất cho các ứng dụng tự động hóa phức tạp.