使用Temporal和Lakebase构建持久化代理
内容提要
该文章介绍了一个基于Temporal和Lakebase的个人贷款核保代理参考实现。它利用Temporal实现持久执行，确保代理在工人故障后恢复；Lakebase存储可查询的操作状态，如运行状态、证据和指标。通过确定性ID和幂等写入处理重试，Unity Catalog同步政策，Change Data Feed导出历史数据。此架构增强了代理的韧性和可扩展性，适用于需要长期等待和状态恢复的代理场景。
延伸解读
状态分离：Temporal与Lakebase各司其职
文章强调Temporal和Lakebase存储不同类型的状态：Temporal的Event History用于驱动工作流重放，而Lakebase存储面向应用的可查询状态（如运行状态、证据、指标）。这种分离使得系统既能从故障中恢复，又能提供实时查询能力。理解这一点有助于设计类似系统时明确各组件职责，避免混淆。
幂等写入与确定性ID：重试安全的关键
由于Temporal活动可能重试，文章指出必须使用确定性ID和幂等写入（如Postgres upsert）确保重复尝试不会产生重复记录。例如，工具调用ID和约束条件保证同一逻辑写入。开发者需注意，零行更新可能表示状态已终态，应视为预期而非错误，但需确认存储状态以避免静默失败。
人工审批与长期等待：代理的持久性挑战
贷款审批可能等待数天，期间工作进程可能重启。Temporal通过工作流等待条件（如wait_condition）保持运行而不占用进程，同时通过信号接收审批决策。API层和Temporal层双重校验确保过期或重复决策被忽略。这展示了如何构建能跨越长时间等待和进程故障的代理。
策略变更与数据同步：Unity Catalog与Lakebase集成
文章展示了如何通过Unity Catalog同步表将策略变更实时传播到Lakebase，使代理无需部署即可读取最新阈值。同时，Change Data Feed可将操作数据导出至Delta历史表用于审计。但需注意，该功能为Public Preview，且需手动启用和验证，生产环境需谨慎。
Q&A
Temporal和Lakebase在构建持久化代理中分别扮演什么角色？
Temporal负责持久执行，通过Event History记录工作流状态，确保代理在工人故障后能恢复；Lakebase存储可查询的操作状态，如运行状态、证据和指标，供应用程序和UI查询。
为什么代理需要持久化执行？
因为代理可能长时间运行，期间工人可能重启、工具调用可能失败，代理必须保留已完成的工作、恢复执行，并保持证据可供审查者使用。
Temporal中的Workflow、Activity和Signal分别是什么？
Workflow是单个代理运行的持久控制流；Activity是对模型、工具或数据库的调用，其结果记录在Event History中，可重试；Signal是发送给运行中Workflow的异步命令，如承销商的决策。
Lakebase如何保证重试时写入的幂等性？
通过确定性标识符（如run_id、tool_call_id）和约束（主键、唯一约束）确保重试针对同一逻辑记录，并使用带守卫的更新（如仅允许非终止状态写回started）和Postgres upsert。
代理在等待人工审查时，Temporal和Lakebase如何协作？
当代理达到AWAITING_REVIEW状态时，Temporal通过workflow.wait_condition挂起工作流而不占用工人；Lakebase存储待审查的review记录，供UI查询。当审查者通过Signal发送决策时，API先检查Lakebase状态，Workflow再验证并处理。
Unity Catalog中的政策如何同步到Lakebase？
通过创建连续的Lakebase同步表（如agent_policy.underwriting_policy_limits），将Unity Catalog中的政策表同步到Postgres，供policy_lookup查询。政策更新后，同步管道自动传播。
Lakebase Change Data Feed的作用是什么？
Change Data Feed捕获Lakebase表的变更，并批量写入Unity Catalog管理的Delta历史表，用于审计和分析。它目前处于Public Preview，刷新间隔约15秒。
如何确保外部工具调用的幂等性？
每个有副作用的工具都需要等效的幂等性契约，例如支付API使用幂等键、邮件服务使用消息ID、数据库使用唯一约束。如果外部系统不支持去重，Activity需要自己的记录或对账流程。
代理的恢复机制如何工作？
Temporal通过Event History记录所有Activity结果和信号，当工人失败时，新工人通过重放Event History重建状态，已记录的Activity结果直接返回，未记录的则重新调度。
该参考实现适用于哪些场景？
适用于需要长期等待、状态恢复、可查询状态和受治理数据的代理场景，例如个人贷款核保，其中代理需要收集证据、应用政策、等待人工决策。
