Low-code AI Workflows — потолок надежности. Как мы строили durable execution и не сошли с ума
Программный комитет ещё не принял решения по этому докладу
Целевая аудитория
Тезисы
- Мы строили AI-workflow платформу как "аналог n8n", но с production-требованиями: durable execution, контроль контрактов, наблюдаемость и безопасное расширение.
- Покажу, как исполнять декларативные графы надежно, наблюдаемо и предсказуемо под нагрузкой.
- Разберу практическую методику бенчмарков между workflow-движками на одинаковых сценариях.
- Отдельный блок: выбор persistence backend для Temporal ('Cassandra vs Postgres') в разных профилях нагрузки.
Разрабатывал рекомендательные системы на Go. Сейчас возглавляет Evolution AI Workflows, интегрируя облачные решения для масштабируемого AI.
Видео
Другие доклады секции
Архитектура и масштабируемость