很多工程师会把金融工作流里的每一步都当成潜在的故障点，因为服务会宕机，网络会掉线。但更大的危险往往藏在步骤与步骤之间的空隙里——等待，才是问题堆积的地方。

当应用在等待账户验证或结算时，它可能因为新版本部署而重启，容器可能崩溃，运行它的硬件也可能出故障。流程跑得越久，这些问题的发生概率就越高。

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等待的代价：人也是延迟源

AI代理引入了另一种延迟来源：人。有些审批几秒钟就到位，有些则要花上几小时甚至几天。代理必须跟踪当前状态，为了让业务继续推进，它可能需要在截止时间过后升级处理、选择授权的替代方案，或者通过补偿已完成步骤来取消整个操作。

这就带来了一连串现实问题：系统如何可靠地等待任意长的时间，并在截止时间一到就立即行动？如何在软件或硬件故障后恢复，既不丢失已知进度，也不无谓地重复模型调用？工程师如何看到代理此刻在做什么？合规团队又如何看到它上周做了什么？

持久执行：让等待变得可靠

持久执行（Durable Execution）是让这一切成为可能的基础。一个持久执行平台，比如MIT许可的开源项目Temporal，会记录应用的进度以及每个重要步骤的详细结果。如果应用被中断，它就用这些信息自动恢复完整的应用状态，然后从断点继续。

模型和工具的结果会成为被记录进度的一部分，让代理无需重复已完成的工作，也不必浪费token。持久定时器让代理可以可靠地等待任意时长，无论是几秒还是几个月。应用还可以等待某个指定条件，并可选地设定时间限制，在收到外部系统消息时采取行动。

这些应用用普通代码编写，使用Python或TypeScript这类标准语言，可以跑在标准基础设施上。

如果你想知道持久执行如何帮你构建可靠的代理，可以去Expo Hall的Temporal展位，和技术人员来一场白板讨论。