agentspan-ai/agentspan

Durable, Distributed runtime for ALL of your agents - OpenAI, ADK, Langchain, Vercel, etc.

What it solves

Agentspan 提供了一個為 AI agent 提供的持久化運行時，確保它們在程序崩潰或超時時不會失敗。它透過將編排移至伺服器端運行時，解決了揮發性記憶體中 agent 執行中的問題，讓 agent 可以運行幾分鐘、幾小時甚至幾天，而不會丟失進度。

How it works

基於 Conductor，Agentspan 將 agent 定義編譯成伺服器端執行。它使用 "Plan-Execute" 策略，由 LLM 建立一個 JSON plan，然後以不可變工作流的方式進行確定性執行。這消除了編排中的隨機性，並允許在 worker 過程程序崩潰時從最後一個完成的步驟進行自動恢復。它支持多種語言（Python, TypeScript, Java, C#）的分布式-worker，並可以透過 cron 計劃任務、webhooks 或消息隊列進行觸發。

Who it’s for

需要崩潰恢復、長時間運行程序與可靠的人機協作（human-in-the-loop）審核的生產級 AI agent 開發者。它也適合使用 LangGraph 或 OpenAI Agents SDK 等其他框架的正在使用中的 agent，並希望為其現有的 agent 增加持久化層。

Highlights

  • Durable Execution: 程序的程序崩潰後，自動從最後一個完成的步驟恢復。

  • Human-in-the-Loop: 為需要人機協作的工具調用提供持久化暫停，可以在幾天後從任何機器上授予權限。

  • Plan-Execute Strategy: LLM 生成的 plan 進行編譯成不可變工作流，以消除編排隨機性。

  • Server-Side Tools: 原生支持 OpenAPI/Swagger specs, HTTP endpoints, 和 MCP servers，無需額外 worker。

  • Distributed Scaling: 工具可以作為分布式任務在不同語言寫成的 written in different languages 的 worker 之間執行。

  • Production Guardrails: 內建支持自定義函數、regex, 或 LLM judges，具有四種失敗模式（retry, raise, fix, or human escalation）。