Недавно я увидел, что Vercel запустил довольно интересную вещь под названием Workflows, честно говоря, это решает много болевых точек для бэкенд-разработчиков. Проще говоря, это заменяет сложную инфраструктуру бэкенда всего двумя строками кода, основная идея — в верхней части функции TypeScript помечать use workflow, а внутри дочерних функций — use step, остальное — очередь задач, повторные попытки, сохранение состояния — фреймворк автоматом решает.

Я считаю, что ценность этого продукта в том, что он меняет болевую точку в процессе разработки. Раньше, чтобы перевести AI-агента или бэкенд-задачу из прототипа в продакшн, разработчикам приходилось тратить много времени на инфраструктуру: очереди сообщений, таблицы состояния, механизмы повторных попыток — всё разбросано по разным местам. Теперь Vercel интегрировал всё это прямо в код приложения, логика и бизнес-код смешаны, опыт разработки должен стать значительно лучше.

По данным, с тех пор как в октябре прошлого года началось публичное тестирование, Workflows обработал более 100 миллионов запусков и 500 миллионов шагов, более 1500 клиентов используют его, скачивания npm превышают 200 тысяч в неделю. Такой рост показывает, что спрос действительно есть. А модель ценообразования тоже хороша — платишь только за фактическое время выполнения, без фиксированных затрат на постоянные оркестрационные сервисы.

Для сценариев с AI-агентами Vercel особенно выделяет несколько возможностей. Durable Streams — постоянные потоки, позволяют сохранять вывод агента постоянно, даже если браузер закрыт, и при повторном подключении восстанавливаться с места остановки. Встроенное шифрование — тоже важный плюс: все входные и выходные данные, а также потоковые данные автоматически шифруются перед уходом из окружения, расшифровка происходит только внутри среды выполнения. Также поддерживается пауза и возобновление, например, для ручного одобрения или сна на несколько дней или месяцев — во время паузы вычислительные ресурсы не тратятся. Максимальный размер одного шага — 50MB, всего выполнения — 2GB, этого достаточно для передачи изображений и видео в мультимодальных агентах.

Параллельно вышла AI SDK v7, интегрирующий WorkflowAgent, который глубоко объединяет постоянное выполнение, вызовы инструментов и управление состоянием. Python SDK тоже вышел в публичное тестирование, похоже, Vercel хочет распространить эту модель программирования на большее число разработчиков. Открытая Workflow SDK поддерживает самоуправляемое развертывание, сообщество уже разрабатывает адаптеры для MongoDB, Redis, Cloudflare и других, расширяемость хорошая.

Следующая версия Workflows 5 планирует добавить нативное управление параллелизмом и инфраструктуру глобального развертывания, а также использовать снимки среды выполнения для снижения стоимости повторной обработки событий. В целом, эта инициатива Vercel действительно захватывает болевые точки разработчиков, заменяя сложную бэкенд-архитектуру упрощенной моделью программирования. Для команд, желающих быстро итеративно развивать AI-агентов или асинхронные задачи, этот подход стоит попробовать.