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Workflow orchestration

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CASEDEV.to AI·17/4/2026

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

Este artículo explora cómo una empresa manufacturera líder en Shenzhen implementó Apache DolphinScheduler en docenas de fábricas en un día, logrando un salto cualitativo en su plataforma de programación. Basado en la experiencia de un ingeniero de software senior, detalla la aplicación práctica en la manufactura inteligente.

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ARTICLEDEV.to AI·14/4/2026

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

El artículo detalla el viaje de construir una plataforma de fotografía de productos con IA, transformando sesiones tradicionales costosas en un pipeline automatizado de múltiples etapas que involucra varios modelos de IA. Cubre las complejidades técnicas, los costos reales y las lecciones aprendidas, abordando la alta demanda de imágenes de productos asequibles y de alta calidad para vendedores de comercio electrónico.

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CASEDEV.to AI·hace 12d

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

El contenido detalla una arquitectura para la automatización de flujos de trabajo de IA con intervención humana, utilizando Make.com, FastAPI, OpenAI y Monday CRM. Busca abordar desafíos de producción como errores de IA y aprobaciones humanas, con el fin de reducir el trabajo de revisión manual repetitivo de manera controlada y trazable.

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ARTICLEDEV.to AI·hace 9d

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

Este artículo identifica una capa crítica faltante en los sistemas nativos de IA: la continuidad del estado de ejecución, que dificulta a los agentes de largo horizonte. Explica que los sistemas actuales carecen de un mecanismo para preservar el estado de ejecución en vivo de los agentes a través de interrupciones, lo que les hace perder un progreso significativo a pesar de retener la memoria de decisiones pasadas.

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ARTICLEDEV.to AI·15/4/2026

Trace agent actions across workflows and kill everything in one call

Este contenido aborda los desafíos en los flujos de trabajo de agentes de IA de varios pasos, como las pistas de auditoría desordenadas y la incapacidad de detener rápidamente todos los agentes en una emergencia. Propone el uso de un `trace_id` para vincular todas las acciones dentro de un flujo de trabajo, lo que permite una auditoría más clara y la reconstrucción de eventos.

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