Durable-Workflow-Temporal与Agent控制面分工

Durable Workflow · Temporal 与 Agent 控制面分工

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定位 ：回答 Staff 白板 「LangGraph checkpoint 够了为什么还要 Temporal？」 ------Agent 环内状态 vs 跨天业务流程 的分工。Java 编排选型见 03；LangGraph interrupt 见 04-Agent框架；checkpoint 语义见 96 §2.0、13 §9.4。

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L1 · 是什么

1.1 一句话定义

Temporal （或同类 durable execution 引擎）管理 长寿命、多角色、强审计 的业务流程；Agent Runtime （Spring AI loop / LangGraph）管理 秒--分钟级 的推理--工具循环。二者通过 Activity 边界 衔接：Workflow 定「何时、谁批、是否可重试」；Agent 定「这一步怎么推理、调哪些 tool」。

1.2 选型决策树

flowchart TD Q[任务时长?] -->|秒--分钟| A[Agent Runtime<br/>LangGraph / Spring AI] Q -->|小时--天| B{需要人工审批链?} B -->|是| T[Temporal / Camunda] B -->|否| C{仅进程续跑?} C -->|是| CP[LangGraph Checkpoint<br/>Postgres/Redis] C -->|否| A T --> A2[每步 Activity 内调 Agent]

场景	推荐	反例
客服单轮 RAG	Spring AI loop	上 Temporal 过重
退款 3 天多级审批	Temporal + Agent Activity	纯 checkpoint 难审计 SLA
99% 完成 OOM	LangGraph checkpoint 续跑	Temporal 不替代步内状态
大促批处理补发	Temporal 批 Workflow	同步 HTTP Agent

1.3 与 Spring Statemachine 对照（03）

方案	甜区	与 Temporal
Spring Statemachine	单 JVM、表单式状态	无跨进程 durability
Plan-Execute 自研	中等复杂度	自研持久化 ≈ 半套 Temporal
Temporal	分布式、重试、定时器、审计	生产首选（长流程）

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L2 · 架构分工

2.1 两平面模型

flowchart TB subgraph temporal [Temporal 控制面] WF[RefundWorkflow] WF --> A1[Activity: collectSlots] WF --> A2[Activity: runAgentPlan] WF --> A3[Activity: waitHumanApproval] WF --> A4[Activity: executeRefund] end subgraph agent [Agent 数据面] AG[Spring AI / LangGraph] AG --> LLM[LLM] AG --> TOOL[Tools / RAG] end A2 --> AG A1 --> AG AG --> CP[(Checkpoint<br/>步内状态)] WF --> AUD[(Workflow History<br/>审计)]

存储	内容	续跑问题
Workflow History	活动完成记录、定时器、信号	「审批到了吗」
Agent Checkpoint	messages、plan\[\]、tool 轨迹	「这一步 LLM 跑到哪」
向量库	知识	「政策文本是什么」------不用于续跑

2.2 Activity 设计原则

1. Activity 要幂等 ：executeRefund(orderId, idempotencyKey)。
2. Activity 粒度 = 业务原子步，不是「一次 LLM call」。
3. LLM 环放在 Activity 内，Activity 超时 > LLM P99 + 工具链。
4. HITL 用 Workflow.awaitCondition / Signal，不要阻塞 HTTP 线程。

2.3 Java 示意（Temporal Java SDK · L1）

API 以 Temporal Java SDK 为准；以下为面试示意结构。

@WorkflowInterface
public interface RefundWorkflow {
  @WorkflowMethod
  RefundResult run(RefundRequest req);
}

public class RefundWorkflowImpl implements RefundWorkflow {
  private final RefundActivities acts = Workflow.newActivityStub(
      RefundActivities.class,
      ActivityOptions.newBuilder()
          .setStartToCloseTimeout(Duration.ofMinutes(5))
          .setRetryOptions(RetryOptions.newBuilder()
              .setMaximumAttempts(3).build())
          .build());

  @Override
  public RefundResult run(RefundRequest req) {
    SlotBundle slots = acts.collectSlots(req);
    AgentPlan plan = acts.runAgentPlan(req, slots);  // 内部 Spring AI + checkpoint
    acts.waitHumanApproval(req.orderId(), plan.riskSummary());
    return acts.executeRefund(req.orderId(), req.idempotencyKey());
  }
}

Agent Activity 内部 仍可用 03 Plan-Execute + Redis checkpoint；Temporal 只保证 Activity 级 至少一次执行与超时重试。

2.4 LangGraph interrupt vs Temporal Signal

机制	层次	典型用法
LangGraph interrupt()	Agent 图内人审	单会话暂停/恢复
Temporal Signal	业务流程	经理手机点「批准」恢复 Workflow
Temporal Query	只读状态	工单系统展示进度

组合 ：客服 Agent 图内 interrupt 收集材料 → Workflow 进入 waitHumanApproval → Signal approved → 下一 Activity 调写工具。

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L3 · 生产要点

3.1 版本与部署

对象	策略
Workflow 代码	Workflow.getVersion() 做兼容迁移（Temporal L1）
Agent 四维	Activity 入参带 release_id（11-Registry）
Worker 部署	Agent Worker 与 Temporal Worker 可同 Pod 可拆；拆则 gRPC 调 Agent 服务

3.2 失败模式

ID	现象	分工
RUN_99P_CRASH	最后一步 OOM	Checkpoint 续跑步内；Workflow 不重放已完成 Activity
RUN_99P_DUPLICATE_WRITE	重试双写	Activity 幂等键 + 业务去重表
RUN_RESUME_FULL_REPLAN	恢复后计划漂移	Checkpoint 存 plan[] 状态，禁止全量重规划（96 §4）
ACTIVITY_TIMEOUT	LLM 太慢	调超时 / 环内降级小模型

3.3 观测

• Workflow：workflow_id = order_id 等业务键。
• Agent span：挂 parent_trace = Activity span。
• 统一 release_id 进 08-可观测。

3.4 与 Camunda / Step Functions

引擎	何时口述
Temporal	云原生、代码即流程、强重试语义
Camunda	已有 BPMN 资产、业务分析师改图
AWS Step Functions	全 AWS、Agent 在 Lambda 内

Staff 原则：选已落地引擎，不为了面试换栈。

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L4 · Staff 答辩

4.1 STAR-M-P：退款审批 3 天超时

要素	内容
S	退款需 L1/L2 审批，平均 2.8 天；纯 Redis session 丢状态
T	可审计、可恢复、不重复退款
A	Temporal Workflow；runAgentPlan Activity 内 Spring AI；审批 Signal；executeRefund 幂等键
M	会话丢失因 无 durable workflow
P	重复退款 0；审计 100% 关联 workflow_id

4.2 大厂追问答

Q1 · 全用 LangGraph 行不行？

答 ：步内可以 ；跨天审批、定时器、多系统回调 应用 Workflow 引擎。否则自研调度 ≈ 重写 Temporal。

Q2 · Activity 里 LLM 调用 90s 怎么办？

答 ：startToCloseTimeout > P99；环内 streaming；超长则 拆 Activity 或异步回调 Pattern。

Q3 · Temporal 与 Kafka？

答 ：Kafka 事件通知 ；Temporal 状态机与重试 。Agent 侧「任务完成」可发 Kafka，编排不交给 Kafka 消费组随意重试。

Q4 · Python Agent + Java Workflow？

答 ：常见：Java Temporal Worker + Python Agent gRPC Activity （见 05-python-agent §集成）。契约：protobuf + release_id。

Q5 · 何时用 Spring Statemachine 代替 Temporal？

答 ：单服务、无跨天、团队无 Temporal 运维 时 Statemachine 够用；多服务、审计、定时器 选 Temporal。

4.3 与 03 Supervisor 组合

模式	Temporal	Supervisor
跨服务退款审批	Workflow 主	Activity 内单次 runAgentPlan
同 JVM 多 Worker 争用	不推荐	EventBus + Supervisor
定时催办	Workflow Timer	---

原则 ：Supervisor 不解跨天；跨天用 Workflow 等 Signal。

4.4 部署拓扑（白板）

flowchart LR API[Spring Boot API] --> TW[Temporal Worker Pod] TW --> TC[Temporal Cloud / Self-hosted] TW --> AG[Agent Service] AG --> LLM[LLM Gateway] AG --> PG[(Checkpoint Postgres)]

• API 只 startWorkflow，不阻塞等 LLM。
• Agent Service 可独立扩缩；Activity 通过 gRPC 调用。
• Checkpoint 与 Workflow DB 分库------避免混表。

4.5 测试策略

层	测什么
Workflow	Temporal Test Workflow Environment（时间跳跃）
Activity	Mock Agent；断言幂等键
Agent	Golden trajectory（10）

4.6 容量与 SLO

指标	建议
Workflow 并发	按审批人数量与峰值单量估算；与 Agent GPU 分开扩容
Activity 超时	LLM P99 × 1.5 + tool 链
History 保留	合规域 ≥1 年；与审计系统对接
Worker 版本	与 release_id 联动；Workflow.getVersion 做兼容

4.7 常见追问速答

• Q：能否用 Kafka 代替 Temporal？ --- Kafka 传事件，不负责「等到周三经理批准」这类状态；会自研调度器。
• Q：Camunda BPMN？ --- 已有 BPMN 资产优先 Camunda；绿场 Java 云原生常用 Temporal。
• Q：Serverless？ --- Activity 调 Lambda 可行；长连接 LLM 仍建议专用 Agent 服务。
• Q：与 96 原型 G？ --- 批处理 G 用 Temporal；单会话 A/B 用 Agent checkpoint。

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§8 决策速查表（面试翻牌）

症状	首选
用户等 3 天审批	Temporal + Signal
单会话 20 步工具环	LangGraph checkpoint
每晚批处理 10 万单	Temporal + 队列
仅 JVM 内 2h 流程	Spring Statemachine 03
跨服务补偿	Temporal Saga

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§9 与 Registry / Eval 联动

Activity 入参必须带 release_id（11）。Workflow 升级用 Workflow.getVersion()；禁止 Activity 内隐式读「最新 prompt」。

发布前：Golden 含 长流程 用例（审批超时、Signal 恢复）→ eval/golden 扩展。

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§10 白板 45min 脚本

段	画/说
决策树	§1.2
两平面	Workflow History vs Checkpoint
退款序列	§2.3 Java 示意
Signal HITL	§2.4
STAR	§4.1

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5. 面试前 Checklist

• 画 决策树：checkpoint vs Temporal
• 画 两平面：Workflow History vs Agent Checkpoint
• 述 Activity 四原则（幂等、粒度、超时、HITL Signal）
• 对比 LangGraph interrupt vs Temporal Signal
• 口述 STAR 退款审批
• 列 RUN_99P_* 与 Activity 重试关系

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6. 导航

关联	路径
Java 编排	03-Java-Agent编排
LangGraph	04-Agent框架
Playbook 可靠性	13 §9.4
Registry	11-Registry
参考架构	27
96 Catalog	96 §2.5 RUN_*

官方文档与源码（一级依据）

写作规范：docs/official-sources-registry.md §0

L1 · 官方文档

• Temporal --- Documentation
• Temporal --- Java SDK Develop
• LangGraph --- Interrupts
• LangGraph --- Persistence / Checkpoints

L2 · 官方源码

• temporalio/sdk-java
• langchain-ai/langgraph