Dalam landskap integrasi AI ke dalam sistem pengeluaran yang berkembang pesat, alat pengorkestraan berlumba-lumba untuk menyesuaikan diri. Baru-baru ini dilancarkan, Airflow AI SDK menawarkan penyelesaian bagi pasukan yang ingin menggabungkan model bahasa ke dalam infrastruktur aliran kerja sedia ada mereka, mencetuskan perbincangan tentang masa depan pengorkestraan aliran kerja dalam era AI.
Landskap Pengorkestraan Aliran Kerja Semakin Terpecah
Perbincangan komuniti mendedahkan perpecahan yang ketara dalam ruang pengorkestraan aliran kerja. Walaupun Apache Airflow kekal digunakan secara meluas dengan rekod kebolehpercayaan selama sedekad, pesaing baharu seperti Prefect, Dagster, Temporal, Hatchet, dan Hamilton mencabar dominasinya. Setiap platform membawa pendekatan berbeza untuk menguruskan aliran kerja, dengan tahap kerumitan dan fleksibiliti yang berbeza-beza.
Ramai pengamal menyatakan kekecewaan terhadap keadaan semasa alat pengorkestraan aliran kerja. Sesetengah mendapati Airflow ketinggalan zaman tetapi boleh dipercayai, manakala yang lain bergelut dengan pelaksanaan khusus seperti Managed Workflows for Apache Airflow (MWAA) dari Amazon, yang digambarkan oleh seorang pengguna sebagai sampah panas disebabkan isu prestasi dan kerosakan yang tidak dapat dijelaskan. Ketidakpuasan ini telah mendorong penerokaan alternatif, walaupun tiada pengganti yang jelas muncul.
Saya telah melakukan kajian mendalam sekitar 1.5 tahun lalu dan kesimpulan akhir saya adalah untuk membina dengan airflow. Anda sama ada mendapat kesederhanaan dengan syarat bahawa sistem anda perlu selaras dengan sempurna. Atau anda mendapat kerumitan tetapi akan berfungsi dengan hampir apa sahaja (airflow).
Peningkatan LLM Deterministik vs. Aliran Kerja Agensi Penuh
Satu corak menarik muncul dalam cara pengamal melihat integrasi AI ke dalam aliran kerja. Ramai yang mempersoalkan sama ada aliran kerja agensi penuh diperlukan untuk kebanyakan kes penggunaan, mencadangkan bahawa proses deterministik dengan peningkatan LLM yang disasarkan mungkin lebih praktikal dan boleh dipercayai. Ini mewakili pendekatan yang lebih konservatif terhadap integrasi AI yang memanfaatkan LLM sebagai komponen dalam aliran kerja tradisional dan bukannya ejen autonomi.
Airflow AI SDK menangani pertengahan ini dengan menyediakan penghias seperti @task.llm dan @task.agent yang membolehkan pembangun menggabungkan panggilan LLM dan tingkah laku ejen dalam paradigma tugas Airflow yang biasa. Walaupun sesetengah pengulas mempersoalkan nilai penghias ini berbanding dengan panggilan fungsi langsung, penulis SDK menjelaskan bahawa mereka membolehkan ciri khusus Airflow seperti pengelompokan log yang meningkatkan kebolehcerapan.
Ciri-ciri Utama Airflow AI SDK
- @task.llm: Menentukan tugas yang memanggil model bahasa untuk memproses teks
- @task.agent: Mengorkestrasi penaakulan AI pelbagai langkah dengan alat khusus
- @task.llm_branch: Mengubah aliran kawalan DAG berdasarkan output LLM
- Penghuraian output automatik: Menggunakan petunjuk jenis fungsi untuk penghuraian dan pengesahan
- Sokongan model: Berfungsi dengan OpenAI, Anthropic, Gemini, Ollama, Groq, Mistral AI, Cohere
Kebimbangan Komuniti Tentang Alat Aliran Kerja
- Airflow: Dianggap lama tetapi boleh dipercayai; isu operasi dengan pengelogan dan penempatan
- MWAA: Masalah prestasi termasuk penggunaan CPU yang tinggi akibat penghuraian DAG yang berterusan
- Alternatif lebih baharu: Prefect dipuji untuk penyahpepijatan tempatan dan integrasi K8s
- Berasaskan pangkalan data: Minat yang semakin meningkat dalam penyelesaian aliran kerja berasaskan PostgreSQL
Aliran Kerja AI Berasaskan Pangkalan Data Semakin Mendapat Minat
Beberapa komen menyoroti minat terhadap pendekatan berasaskan pangkalan data untuk aliran kerja AI. Penyelesaian seperti PostgresML dan enjin aliran kerja khusus berasaskan Postgres sedang diterokai sebagai alternatif kepada alat pengorkestraan tradisional. Pendekatan ini mengintegrasikan keupayaan AI secara langsung ke dalam sistem pangkalan data, berpotensi mempermudahkan seni bina dengan menghapuskan lapisan pengorkestraan berasingan.
Trend ini mencerminkan keinginan untuk mengurangkan kerumitan dengan memanfaatkan infrastruktur pangkalan data sedia ada dan bukannya menambah alat pengorkestraan khusus. Untuk aliran kerja yang lebih mudah yang tidak memerlukan DAG kompleks, pemicu pangkalan data dengan panggilan LLM bersepadu menawarkan alternatif menarik yang mengekalkan pemprosesan dekat dengan data.
Masa Depan Mungkin Milik Enjin Pelaksanaan Dinamik
Tema berulang dalam perbincangan adalah sama ada alat aliran kerja tradisional seperti Airflow sesuai untuk sifat dinamik aliran kerja AI lanjutan. Sesetengah pengulas sangat pesimis terhadap keupayaan alat sedia ada untuk mengendalikan aliran kerja agensi dengan berkesan, mencadangkan bahawa platform yang direka untuk pelaksanaan dinamik tinggi seperti Temporal atau peserta baharu seperti DBOS mungkin berada dalam kedudukan yang lebih baik.
Cabaran asas adalah bahawa banyak enjin aliran kerja tradisional direka berdasarkan graf pelaksanaan statik yang telah ditentukan, sementara aliran kerja AI canggih sering memerlukan laluan pelaksanaan dinamik dan adaptif yang bertindak balas terhadap output langkah sebelumnya. Ketegangan antara pengorkestraan statik dan pelaksanaan dinamik ini mewakili cabaran seni bina utama bagi industri.
Apabila organisasi terus mengintegrasikan AI ke dalam sistem operasi mereka, alat dan corak untuk mengorkestrakan aliran kerja ini berkemungkinan akan terus berkembang. Airflow AI SDK mewakili satu pendekatan untuk menjambatani pengorkestraan tradisional dengan keupayaan AI moden, tetapi perbincangan komuniti menunjukkan kita masih di peringkat awal dalam menentukan corak optimum untuk sistem hibrid ini.
Rujukan: airflow-ai-sdk