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🪓 An orchestration engine for background tasks, AI agents, and durable workflows

Hatchet – 背景任务、AI代理和持久工作流的编排引擎

是什么 – Hatchet 是一个开源平台，可让您大规模运行、调度和监控异步工作。它被定位为一种 持久性 任务队列 / 工作流引擎，可支持从简单的“发送即忘”任务到复杂的、长时间运行的 AI 代理流水线等各种场景。

为何重要 – 许多 AI 应用需要可靠的后台处理（例如，模型推理工作者、数据预处理流水线、多步骤 LLM 代理编排）。传统的队列（如 Celery 或 BullMQ）为了速度牺牲了持久性，而工作流系统（如 Temporal）虽然提供了持久性但可能过于笨重。Hatchet 的目标是结合两者：基于 PostgreSQL 的持久性层，同时具备丰富的调度、路由和可观测性功能，且足够轻量，可轻松自托管。

核心功能（如 README 所述）

领域	功能
后台任务	一次性函数、发送即忘或发送后等待、cron 与定时运行、指数退避重试、工作器标签路由、事件/Webhook 触发
工作流 / 编排	可在崩溃后恢复的持久任务、支持 DAG 的数据流水线、通过持久睡眠或事件等待实现内置暂停/恢复
扩展与控制	优先级队列、动态速率限制、并发策略（公平调度）、工作器槽位以限制单个工作器负载
可观测性	实时 Web UI、告警、日志、OpenTelemetry 集成、Prometheus 指标、支持角色的多租户视图
部署选项	可自动扩展、多区域、SSO 的托管 SaaS（Hatchet Cloud），或通过 Docker/CLI 自托管，使用 PostgreSQL 作为持久化层
语言 SDK	官方客户端库：Python, TypeScript, Go, Ruby（README 包含 Go 参考徽章和 NPM 包链接）

典型用例

AI 代理流水线 – 链接 LLM 调用、工具调用和外部 API 请求，同时保证每一步在崩溃后可重试或恢复。
数据处理任务 – 定期调度夜间 ETL，运行转换原始数据的 DAG，并保留完整的执行历史以供调试。
Web 应用后台工作 – 将邮件发送、图像处理或 Webhook 处理卸载到一个可靠的队列中，可通过 UI 监控。
受速率限制的集成 – 在调用第三方 API 时，使用 Hatchet 的动态速率限制功能，强制执行用户或服务级别的速率限制。

快速入门（来自 README 的流程）

试用托管服务 – 访问 cloud.hatchet.run 注册，查看一个完全部署的实例。
本地运行 – 安装 Hatchet CLI（支持 macOS、Linux、WSL），它会自动拉取 Docker，然后启动服务器：
```
curl -fsSL https://install.hatchet.run/install.sh | bash
hatchet --version
hatchet server start
```
编写任务 – 使用任一支持的 SDK 定义函数并注册到 Hatchet。
提交工作 – 通过 SDK 或 Webhook/事件将任务入队。
监控 – 打开本地服务器提供的实时 UI，观察执行、日志和指标。

完整的自托管文档和更深入的示例请参见官方文档。

社区与支持

Discord – 实时帮助和讨论的主要场所。
GitHub Issues & Discussions – 用于报告 bug 和进行长期技术讨论。
邮件 – 用于云相关支持（账单、数据删除等）。

与相关工具的差异（README 比较摘要）

与 Temporal/DBOS 对比 – Hatchet 提供类似的持久工作流语义，但开箱即用集成了可观测性、速率限制和多租户 UI。
与 Celery/BullMQ 对比 – 增加了持久性（完整执行历史）和更丰富的路由/优先级功能，但资源消耗更高。
与 Airflow/Prefect/Dagster 对比 – 专注于高吞吐量应用工作负载，而非数据工程师导向的 ETL；支持自定义集成和更低延迟。

TL;DR

Hatchet 是一个开源、基于 PostgreSQL 的编排平台，用于可靠的后台处理和 AI 代理工作流。它提供持久任务执行、DAG 风格流水线、高级路由、内置可观测性，以及 SaaS 和自托管部署选项，并支持 Python、TypeScript、Go 和 Ruby 的 SDK。