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Workflow orchestration

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CASEDEV.to AI·4/17/2026

How A Leading Manufacturing Enterprise in Shenzhen Deploys Apache DolphinScheduler Across Dozens of Factories Within One Day?

Dieser Artikel beschreibt, wie ein führendes Fertigungsunternehmen in Shenzhen Apache DolphinScheduler innerhalb eines Tages in Dutzenden von Fabriken implementierte und so einen qualitativen Sprung seiner Scheduling-Plattform erzielte. Er teilt Einblicke eines leitenden Softwareingenieurs zur praktischen Anwendung in Szenarien der intelligenten Fertigung.

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ARTICLEDEV.to AI·4/14/2026

Building an AI Product Photography Pipeline: Multi-Model Workflows, Async Tasks, and Real Costs

Dieser Artikel beschreibt die Entwicklung einer KI-Plattform für Produktfotografie, die teure traditionelle Shootings in eine automatisierte, mehrstufige Pipeline mit verschiedenen KI-Modellen umwandelt. Er behandelt die technischen Komplexitäten, realen Kosten und gelernten Lektionen, um der hohen Nachfrage von E-Commerce-Verkäufern nach erschwinglichen, qualitativ hochwertigen Produktbildern gerecht zu werden.

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CASEDEV.to AI·vor 12T

Human-in-the-Loop AI Workflow Automation with Make, FastAPI, OpenAI, and Monday CRM

Der Inhalt beschreibt eine Architektur für die KI-Workflow-Automatisierung mit menschlicher Beteiligung unter Verwendung von Make.com, FastAPI, OpenAI und Monday CRM. Ziel ist es, Produktionsherausforderungen wie KI-Fehler und menschliche Genehmigungen zu bewältigen und repetitive manuelle Überprüfungen kontrolliert und nachvollziehbar zu reduzieren.

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ARTICLEDEV.to AI·vor 9T

The Missing Layer: Why AI-Native Systems Need Execution-State Continuity

Dieser Artikel identifiziert eine kritische fehlende Schicht in KI-nativen Systemen: die Kontinuität des Ausführungszustands, die langfristige KI-Agenten behindert. Er erklärt, dass aktuellen Systemen ein Mechanismus fehlt, um den Live-Laufzeitzustand von Agenten bei Unterbrechungen zu erhalten, wodurch sie trotz der Beibehaltung der Erinnerung an vergangene Entscheidungen erheblichen Fortschritt verlieren.

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ARTICLEDEV.to AI·4/15/2026

Trace agent actions across workflows and kill everything in one call

Dieser Text behandelt Herausforderungen in mehrstufigen KI-Agenten-Workflows, insbesondere einen unübersichtlichen Audit-Trail und die Unfähigkeit, alle Agenten im Notfall schnell zu stoppen. Er schlägt vor, eine `trace_id` zu verwenden, um alle Aktionen innerhalb eines Workflows zu verknüpfen und so eine klarere Prüfung und Rekonstruktion von Ereignissen zu ermöglichen.

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