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Inngest
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开发者提出LLM调用结果的4状态模型
一位开发者提出了一种在复杂工作流中处理大型语言模型（LLM）调用的新模型，超越了简单的try/catch错误处理。该模型引入了四种不同的结果：OK（成功结果）、DEGRADED（可用性下降但仍可用的回退输出）、ABSTAINED（无需操作，预先确定）和FAILED（无法恢复的错误）。这种方法旨在为工作流步骤提供更清晰的区分，避免了复杂的错误逆向工程。该设计强调类型安全，确保只有成功或降级的结果才带有可用值，同时将操作指标与敏感的LLM…
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LLMs挑战无状态Web设计，催生新的路由原语
大型语言模型和AI代理正在挑战传统的Web架构的无状态设计，该设计依赖于请求-响应周期和数据库存储。目前用于持久化AI执行的方法，例如使用Temporal或Inngest的方法，由于传统路由机制的限制，仍然需要低效的轮询。作者提出了一种基于持久化发布/订阅通道的新路由原语，以实现直接的客户端到执行流程，绕过数据库瓶颈，并提高性能和用户体验。