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Workflow orchestration

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CASEDEV.to AI·17/04/2026

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

Este artigo explora como uma empresa líder de manufatura em Shenzhen implementou o Apache DolphinScheduler em dezenas de fábricas em um dia, marcando um salto qualitativo em sua plataforma de agendamento. Baseado em um compartilhamento de um engenheiro sênior, detalha a aplicação prática na manufatura inteligente.

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ARTICLEDEV.to AI·14/04/2026

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

O artigo detalha a jornada de construção de uma plataforma de fotografia de produtos por IA, transformando sessões tradicionais caras em um pipeline automatizado multiestágio envolvendo vários modelos de IA. Ele aborda as complexidades técnicas, custos reais e lições aprendidas, visando resolver a demanda por imagens de produtos acessíveis e de alta qualidade para vendedores de e-commerce.

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CASEDEV.to AI·12d atrás

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

O conteúdo descreve uma arquitetura para automação de fluxo de trabalho de IA com intervenção humana, utilizando ferramentas como Make.com, FastAPI, OpenAI e Monday CRM. O objetivo é mitigar os desafios da produção, como erros de IA e necessidade de aprovação humana, visando reduzir o trabalho manual repetitivo de forma controlada e rastreável.

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ARTICLEDEV.to AI·9d atrás

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

Este artigo identifica uma camada crítica ausente em sistemas nativos de IA: a continuidade do estado de execução, que prejudica agentes de longo horizonte. Ele explica que os sistemas atuais não possuem um mecanismo para preservar o estado de execução em tempo real dos agentes através de interrupções, fazendo com que percam progresso significativo apesar de reterem a memória de decisões passadas.

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ARTICLEDEV.to AI·15/04/2026

Trace agent actions across workflows and kill everything in one call

Este conteúdo aborda desafios em fluxos de trabalho de agentes de IA multi-etapas, como trilhas de auditoria confusas e a incapacidade de parar todos os agentes rapidamente em emergências. Ele propõe o uso de um `trace_id` para vincular todas as ações dentro de um fluxo de trabalho, permitindo uma auditoria mais clara e a reconstrução de eventos.

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