Temporal 与 OpenAI Agents SDK 集成：Temporal 推出与 OpenAI Agents SDK 的公共预览集成，为使用 OpenAI 框架构建的 AI 代理工作流引入持久执行能力。此协作使开发者能构建自动处理现实世界操作挑战（如 LLM 速率限制、网络中断和意外崩溃）的 AI 代理，且无需增加代码复杂性。

• 集成核心：Temporal 在协调分布式容错系统方面具有优势，将 OpenAI 代理包裹在 Temporal 工作流中，可受益于内置重试逻辑、状态持久化和崩溃恢复，开发者可定义“正常路径”并依靠 Temporal 管理错误处理和工作流一致性。
• 传统 AI 代理与 Temporal 的对比：传统 AI 代理作为无状态进程运行，执行中失败需完全重启，浪费计算和令牌成本。而 Temporal 可将每个代理交互（包括大语言模型调用、工具执行和外部 API 请求）作为确定性工作流的一部分捕获，系统能在崩溃、超时或网络故障后自动重放和恢复代理的精确状态，提高可靠性和运营效率。
• 工作流与活动实现：通过将 OpenAI 代理包裹在 Temporal 工作流中，推理循环和工具调用作为离散步骤协调，工作流在可扩展数据库（如 Cassandra、MySQL 或 PostgreSQL）支持的 Temporal 事件历史日志中持久化状态。每个外部交互作为 Temporal Activity 实现，在工作流线程外运行，实现重试和隔离，同时保持协调稳定，分离确定性工作流逻辑和非确定性执行，减少传统协调器的运营开销。
• 可观察性差异：通过这种 AI 驱动的方法，可观察性处理方式不同，Temporal 能无限期持久化状态并可视化工作流历史，提供更深入的可见性，与依赖不断变化数据的 AI 驱动代理配合时更强大，形成更自适应的协调模型，弥合实验性 AI 工作负载与企业级执行保证之间的差距。