AI Agent 从原型到坐蓐的落地难题曾难住无数征战者，Trigger.dev 的出现突破困局。这款开源平台完成 1600 万好意思元 A 轮融资，月推行数亿次任务，凭 TypeScript 原生援救与可靠的任务编排智商，成为坐蓐级 AI Agent 的首选基础设施。
你有莫得想过，征战一个信得过可靠的 AI agent 有多难？大多数东谈主以为原型阶段便是全部，但当你信得过要把 AI agent 推向坐蓐环境时，你会发现这才是恶梦的启动。
怎样处理任务失败？怎样管束并发？怎样调试出了问题的 agent？怎样确保系统在高负载下依然富厚运行？这些问题让无数征战者堕入逆境，不得不重新启动构建复杂的微服务架构，处理各式边际情况，破耗数月时候在基础设施上，而不是信得过的居品窜改上。
Trigger.dev 恰是为了处理这个痛点而生。这家开源公司刚刚告示完成了 1600 万好意思元的 A 轮融资，由 Standard Capital 领投。
更令东谈主细心的是，他们每月仍是在为特等 30000 名征战者推行数亿次 AI agent 任务。从素质科技到视频告白制作，从音频数据集构建到各式企业期骗，Trigger.dev 正在成为征战者构建坐蓐级 AI agent 的首选平台。我深入磋议了他们的时刻决议和客户案例后，发现这家公司正在处理一个被严重低估但极其重要的问题：怎样让 AI agent 从演示走向信得过可靠的坐蓐期骗。
AI Agent 征战真实切挑战我发现好多东谈主对 AI agent 征战存在一个纷乱的歪曲：他们以为惟有调用几个空话语模子的 API，写几行代码，agent 就能作事了。
这种想法在作念演示或原型时如实没问题，但当你要把它部署到坐蓐环境，服务确切用户时，你会发现问题远比设想中复杂得多。让我从一个具体的场景提及，这样你就能清楚征战者靠近真实切逆境。
设想你正在构建一个素质科技居品，需要分析数百万学生与 AI 的互动纪录，为敦厚提供及时细察。每次学生完成一轮对话，你的系统就需要触发一个分析任务，索肄业生的参与度、好奇钦慕好奇钦慕点、可能存在的问题步履等信息，然青年景摘记发送给敦厚。
听起来很简便，对吧？但践诺上，你需要处理以下这些复杂问题：这个分析任务可能需要几秒钟以致更永劫候本事完成，你不成让用户界面一直恭候。要是分析过程中空话语模子复返了款式随便的数据怎样办？要是网罗申请失败了怎样办？要是同期有千千万万个学生完成对话，你的系统能处理这样大的并发量吗？你怎样确保优先处理付用度户的申请，同期又不让免用度户十足得不到服务？当出现问题时，你怎样快速定位是哪个要津出了错？
这便是 MagicSchool AI 靠近真实切挑战。MagicSchool 是有史以来增长最快的素质科技公司，仅用两年时候就服务了群众特等 450 万名老师，并被孤独评为最安全的 AI 平台。
他们的平台为老师提供了一整套陆续更新的 AI 器具，匡助老师简约时候、促进负作事的 AI 修养培养，并为学生开启新的学习契机。但要达成这个愿景，他们必须处理一个中枢时刻挑战：怎样从数百万学生互动中快速索求有价值的细察，并及时传递给老师。
老师需要快速而浮现的细察来了解学生怎样使用 AI 器具。但监控每一次互动对时候弥留的素质作事者来说太耗时了，是以 MagicSchool 但愿构建及时摘记系统，径直发送给老师。这些摘记会杰出炫耀学生的参与程度，从分神到高度参预，同期还会顾惜到新的好奇钦慕好奇钦慕点，并在存在问题步履时发出警报。举个例子，摘记可能会告诉老师学生在对于风物变化的商讨中发扬出高度参与，或者可能会提醒老师某个学生一直在试图让 AI 讲屎尿屁见笑。
这些高端倪的细察不错为老师简约数小时逐条审查每条音书的时候，同期让他们保持知情。这也让素质作事者在部署 MagicSchool 这样的器具时愈加宽解，因为他们知谈不错为学生提供一个安全的环境来斗殴 AI 并培养 AI 修养。
要是莫得 Trigger.dev，MagicSchool 的工程师就必须我方构建整个任务编排系统。他们需要竖立音书部队、达成重试逻辑、处理失败情况、监控任务推事业态、管束并发适度、达成优先级部队等等。这至少需要几个月的征战时候，何况还需要陆续爱护。
更倒霉的是，这些基础设施代码会占用渊博工程资源，而这些资源本不错用来征战信得过为用户创造价值的功能。这便是为什么越来越多的征战者转向 Trigger.dev 这样的平台：它让你不错专注于构建 AI agent 的中枢逻辑，而不是被基础设施问题困扰。
Trigger.dev 怎样处理这些问题在深入了解 Trigger.dev 的时刻决议后，我以为他们最贤达的地点在于找到了征战者体验和系统可靠性之间的完好均衡点。他们莫得试图从新发明轮子，而是专注于处理征战者在构建 AI agent 时碰到的最核肉痛点：怎样让复杂的异步任务变得简便可靠。
让我陆续用 MagicSchool 的案例来阐扬 Trigger.dev 是怎样作事的。每当学生与 AI 完成一轮对话后，系统会触发一个任务，将摘记景象更新为”待处理”景象保存到数据库中。这个触发过程止境简便，征战者只需要几行代码就能完成。系统认知过及时播送告知老师端，告诉他们”咱们正在为这个对话生成摘记”。然后，任务被加入到 Trigger.dev 的部队中恭候推行。
这里的重要在于，征战者不需要惦记怎样达成这个部队系统，不需要斟酌要是任务失败了该怎样办，也不需要处理渊博并发申请时的资源分派问题。Trigger.dev 把这些复杂性齐覆盖在了通俗的 API 背后。征战者只需要界说任务的逻辑，剩下的交给平台处理。
当任务启动推行时，Trigger.dev 会查询整个干总共据，然后运行分析提醒词。MagicSchool 使用 Zod 模式配合 Vercel 的 AI SDK generateObject 函数来从空话语模子获取结构化输出。这个组合止境强盛，因为它内置了数据解组、考证和重试逻辑。这意味着征战者不再需要惦记空话语模子复返的数据款式不正确，或者调用失败的情况。这些边际情况齐被自动处理了。
一朝摘记生成完成，它会被保存到数据库中，然后 Trigger.dev 会播送另一条音书告知老师对于新摘记的信息。整个历程从用户的角度看起来是无缝的：学生完成对话，几秒钟后老师就能看到分析摘记。但在幕后，有渊博的复杂操作在进行：任务列队、资源分派、随便处理、重试机制、景象管束等等。
我止境观赏 Trigger.dev 在代码组织方面的遐想。征战者不错像编写鄙俗的 TypeScript 函数一样编写任务代码，但这个函数践诺上运行在散布式系统中，具有微服务的整个上风。用他们我方的话说：”你有一个 TypeScript 函数，这便是你的微服务。你像调用函数一样与它交互，但它像微服务一样运行。”这种轮廓端倪恰到自制，既保持了代码的通俗性，又提供了坐蓐级系统所需的可靠性和可膨胀性。
MagicSchool 的工程师 Ben Duggan 共享说，使用 Trigger.dev，他们在短短几周内就归来了特等一百万次学生互动。由于这些任务是 I/O 密集型的，它们止境稳健微型机器建立，这样不错保持低本钱的同期确保可靠性。Trigger.dev 在机器规格和运行时候上的纯真性也为更高等的处理翻开了大门，比如生成详确敷陈来匡助老师基于这些摘记计算后续行动或重访重要主题。
从这个案例中，我看到了 Trigger.dev 的中枢价值意见：闪征战者草率快速构建坐蓐级 AI agent，而不需要成为散布式系统巨匠。这种智商在现时的 AI 时期变得越来越重要，因为越来越多的期骗需要集成复杂的 AI 功能，但大多数团队并莫得资源或时候从零启动构建基础设施。
从视频告白到素质科技：Trigger.dev 的期骗场景在磋议 Trigger.dev 的客户案例时，我发现了一个意旨的模式：那些最凯旋地使用 Trigger.dev 的公司，时常是那些需要处理渊博并行任务、对蔓延明锐、且任务逻辑相对复杂的场景。Icon.com 便是一个完好的例子。
Icon.com 正在用 AI 透顶改变视频告白制作行业。他们的居品允许用户上传渊博居品视频素材，比如屏幕录屏或实拍视频，然后描画想要的告白效果，系统就会自动生成渊博告白供用户选拔，终末不错径直发布到 Instagram 或 TikTok。听起来很酷，但达成起来波及渊博复杂的视频处理任务。
Icon 的创举工程师 Caleb Tan 共享了他们靠近的挑战：他们需要草率同期处理数千个视频。为了让用户草率快速预览和浏览视频目次，他们需要为每个视频生成缩略图序列。同期，告白生成必须快速完成，他们的主义是在 5 分钟内为用户生成视频。
这些需求对时刻架构建议了极高的要求。设想一下，当一个用户聚合他们的 Google Drive 时，可能罕有百个以致上千个视频文献需要处理。系统需要索求每个视频、转码、生成缩略图序列、转灌音频内容、将内容分块等等。要是按划定处理，这可能需要几个小时以致几天。但用户昭着不会等那么久。
Icon 使用 Trigger.dev 来处理他们的整个视频处理管谈。他们使用 FFmpeg 为每个视频生成缩略图序列，这样用户就不错在他们提供的各式居品中快速浏览这些视频。他们的主要告白生成管谈同期援救 AdGPT 和 AdCut 两个居品。通过使用 Trigger.dev 并行化渊博后台任务，他们凯旋达成了低于 5 分钟的视频生成主义。
更令东谈主印象深化的是，他们还使用 Trigger.dev 的及时钩子在前端提供任务的及时落魄文信息。这意味着用户不错看到告白生成、居品批驳持取、受众分析和视频生成的及时进程。这种及时反馈大大擢升了用户体验，让用户知谈系统正在作事，而不是在一个黑盒中恭候。
Caleb 解释了他们为什么选拔 Trigger.dev：”Trigger 是一个可靠的后台任务平台，草率在咱们的平淡代码库中编写任务改变了游戏轨则。由于咱们的作事负载是资源密集型的，草率将任务卸载到 Trigger 的云平台并得到内置的可不雅测性是一个纷乱的上风。”
这段话谈出了 Trigger.dev 的另一个重要上风：征战者不错在并吞个代码库中编写任务代码，而不需要爱护单独的微服务仓库。这大大简化了征战历程，减少了落魄文切换，也让团队调解变得愈加容易。同期，当任务推行时，它们运行在 Trigger.dev 的云基础设施上，不错得到强盛的计较资源，而不会影响主期骗的性能。
Icon 通过使用 Trigger.dev 达成了以下后果：草率同期分析数千个视频；使用 useRealtime 钩子和任务元数据在前端炫耀及时任务进程；可靠地为处理的每个视频生成缩略图序列；通过并行处理将告白生成时候镌汰到 5 分钟以内。这些后果让 Icon 草率与传统视频告白代理商竞争，以致拔旗易帜，因为他们不错在几分钟内完成传统方法需要几天或几周本事完成的作事。
从 MagicSchool 到 Icon，我看到了一个浮现的模式：Trigger.dev 止境稳健那些需要处理渊博异步任务、对可靠性有高要求、同期又但愿快速迭代居品的团队。无论是素质科技、视频处理，如故其他 AI 驱动的期骗场景，Trigger.dev 齐在匡助征战者将更多时候参预到居品窜改上，而不是基础设施成立上。
为什么是 TypeScript 和开源在与 Trigger.dev 的创举东谈主交谈时，我发现他们对时刻选拔有着止境明确的不雅点。CEO Matt Aitken 和他的团队校服，TypeScript 将成为构建 AI agent 的主导话语。这不是一个草率的时刻决策，而是基于对行业趋势的深化细察。
Matt 的论点很有劝服力：AI agent 践诺上便是新一代的期骗要领。期骗要领应该用 TypeScript 编写，因为这是一种更稳健创建期骗的话语。你不错用并吞种话语编写前端和后端。TypeScript 的私有上风在于，空话语模子止境擅长编写 TypeScript 代码。这变成了一个正向飞轮效应：TypeScript 是一种很好的与空话语模子交互的话语，同期空话语模子也止境擅长编写 TypeScript。
这个不雅察止境深化。在 AI 时期，代码不仅是东谈主类征战者编写的，也越来越多地由 AI 生成或辅助生成。要是一种编程话语既稳健东谈主类阅读和编写，又稳健 AI 清楚和生成，那么它就具有纷乱的上风。TypeScript 恰好知足这两个条目：它有强盛的类型系统和当代的语法特质，同期空话语模子在 TypeScript 上的发扬也止境出色，因为互联网上有渊博高质料的 TypeScript 代码当作测验数据。
Trigger.dev 的大赌注便是 TypeScript 将赢得 AI agent 征战这个鸿沟，而他们正在勤勉为 TypeScript 征战者提供最好体验。这种专注让他们草率深度优化征战者体验，而不是试图援救整个编程话语。诚然，正如他们我方开打趣说的，让整个东谈主本心哪种编程话语最好并松弛易，但从践诺承袭情况来看，他们的判断正在被阛阓考证。
另一个让我印象深化的是他们对开源的承诺。Trigger.dev 是 Apache 2 开源的，这在面前的创业环境中并不常见。许多公司会选拔闭源或者使用更严格的开源许可证来保护我方的生意利益。但 Trigger.dev 选拔了最宽松的开源许可证之一，这反应了他们对开源社区的信任和承诺。
开源带来了多重自制。它闪征战者草率检察源代码，清楚系统是怎样作事的，以致不错我方部署和定制。这种透明度在处理明锐数据或重要业务逻辑时止境重要。同期，开源也促进了社区孝顺和生态系统的发展。Trigger.dev 面前在 GitHub 上仍是有特等 12000 个星标，这个数字还在快速增长。
从生意角度看，开源亦然一种贤达的阛阓策略。它凭空了征战者的承袭门槛，让他们不错先试用居品，了解它是否稳健我方的需求，然后再决定是否使用付费的云服务。这种模式在征战者器具阛阓仍是被解说止境有用。而对于 Trigger.dev 来说，他们不错通过托管服务、企业援救和高等功能来达成生意化，同期保持中枢平台的开源。
这种开源 + 生意的模式也让 Trigger.dev 草率招引到最优秀的工程东谈主才。在采访中，他们提到正在欧洲各地招聘最hardcore的工程师。他们的招聘意见很有招引力：处理信得过勤劳的时刻问题，既有创业公司的文化，又有大公司级别的时刻挑战。他们处理的鸿沟远超一般 A 轮公司，需要草率复杂的代码推行、沙箱安全和大鸿沟系统的挑战。征战者会碰到各式奇怪的边际情况，这在时刻上止境具有挑战性。
Trigger.dev 的发展轨迹和改日标的了解 Trigger.dev 的发展历程让我对他们的凯旋有了更深的清楚。这不是整宿之间的凯旋，而是经过屡次迭代和调解才找到正确标的的收尾。
Trigger.dev 团队在 2023 年 1 月参加了 Y Combinator，但意旨的是，他们其时带去的是一个十足不同的想法，何况阿谁想法并不好。其后他们转向了后台任务处理，在 Hacker News 上得到了凯旋的发布。他们在这个方进取作事了 18 个月，但进展并不睬想。直到简陋一年半前，他们推出了居品的第三个版块，启动推行用户代码，事情才信得过启动升起。
这个移动点很重要。启动推行用户代码意味着他们不单是是一个任务窜改系统，而是成为了一个信得过的推行平台。征战者不错编写任意复杂的代码，Trigger.dev 会在云霄安全地推行这些代码，处理整个的资源管束、驱逐和安全问题。这种智商的擢升正巧赶上了 AI agent 的爆发，时机恰到自制。
Matt 在采访中提到：”我以为它之是以凯旋，部分是因为咱们在作念这个，部分亦然时机的原因。AI agent 启动成为确切存在的东西，咱们的客户正在使用咱们的平台来构建它们。”这句话体现了创业中一个重要的真谛：时刻智商和阛阓时机通常重要。Trigger.dev 花了 18 个月找到正确的居品标的，但当他们找到时，阛阓需求恰好爆发了。
从一年半前险些从零启动，到现在每月推行特等 2.5 亿次 agent 运行，这种增长速率是惊东谈主的。这不仅解说了他们的时刻决议的价值，也阐扬了阛阓对坐蓐级 AI agent 基础设施的热烈需求。征战者不想叠加造轮子，他们想要一个可靠的平台来构建我方的居品。
对于改日，Trigger.dev 有着浮现的计算。他们策动对现存平台进行紧要修订，泉源是更高等的可不雅测性功能。在构建复杂的 AI agent 时，草率明晰地看到每一步发生了什么、为什么发生、耗时些许，这些信息至关重要。他们还策动使用 MicroVM 时刻加速任务启动速率，这将进一步擢升用户体验。
他们也在膨胀居品线以处理构建 AI agent 时更常见的问题。沙箱功能将允许推行不受信任的代码，这对于那些需要运行用户提供的代码或第三方代码的期骗止境重要。他们还将推出一整套用于落魄文工程和管束的器具，这恰是咱们之前商讨的 AI agent 的重要构成部分。更多与常见第三方服务的集成也在策动中，这将闪征战者更快上手，或者更容易将数据导出到其他系统。
从投资者气势来看，Trigger.dev 得到了强盛的援救。这轮 1600 万好意思元的 A 轮融资由 Standard Capital 领投，这是一家由 Y Combinator 任职时候最长的结伴东谈主 Dalton Caldwell、Paul Buchheit 和 Bryan Berg 创立的新 A 轮基金。Trigger.dev 是 Standard Capital 首期基金的第一批公司之一。新投资者还包括 Michael Grinich 和 CTO Fund。现存投资者包括 Y Combinator、Liquid 2、Wayfinder Ventures、Pioneer Fund 和 Rebel Fund 也再次参与了本轮融资。
在采访中，Trigger.dev 的融合创举东谈主共享了他们选拔 Standard Capital 的原因。历程简便快速，让他们草率快速拿到资金，陆续专注于构建公司。对创举东谈主友好，莫得董事会席位，这意味着他们保留了更多公司适度权，稀释也比时时情况少。最重要的是，草率与其他处于访佛阶段的创业公司整个学习和成长。他们提到参加了 Standard Capital 第一期的集体办公时候，从其他公司哪里学到了好多对于招聘和营销的想法，这恰是他们现时最关心的两个鸿沟。
意旨的是，他们还提到了 Paul Buchheit 有名的那句话：”为什么你不成增长得更快？”这句话仍是成为硅谷创业者的经典压力源，但同期亦然一种激发。Trigger.dev 的创举东谈主说他们在回家路上一直在商讨：”咱们怎样变得更激进？怎样变得更激进？”这种对增长的渴慕和蹙迫感，恰是鼓励创业公司不断突破的能源。
我对 Trigger.dev 和 AI Agent 改日的想考在深入磋议了 Trigger.dev 之后，我对 AI agent 的发展有了一些新的意志。我以为咱们正处在一个重要的移动点：AI agent 正在从实验性时刻回荡为坐蓐级的基础设施。这个回荡的中枢挑战不是 AI 模子自身，而是怎样将 AI 智商可靠地整合到践诺期骗中。
Trigger.dev 的凯旋阐扬了一个重要趋势：征战者需要的不是更多的 AI 模子，而是更好的器具来构建基于 AI 的期骗。阛阓上不缺乏空话语模子或其他 AI 智商，缺乏的是草率让这些智商可靠运行、易于调试、不错膨胀的基础设施。这便是为什么像 Trigger.dev 这样的平台变得越来越重要。
我止境认可 Trigger.dev 对于 TypeScript 的不雅点。在 AI 时期，编程话语的选拔不单是是时刻偏好问题，更是计谋选拔。一种草率同期知足东谈主类征战者和 AI 模子需求的话语，将会得到纷乱的网罗效应。越多的东谈主使用 TypeScript 构建 AI agent，就会有越多的示例代码和最好实践，这又会让空话语模子在 TypeScript 上发扬得更好，进而招引更多征战者使用 TypeScript。这是一个正向轮回。
从生意模式角度看，我以为 Trigger.dev 找到了一个甘好意思点：通过开源建立社区和信任，通过托管服求达成生意化。这种模式在征战者器具鸿沟仍是被屡次考证，但凯旋的重要在于均衡免费开源版块和付费托管服务之间的价值。Trigger.dev 作念得很好的少量是，他们的托管服务提供的不单是是便利性，还有鸿沟、可靠性和高等功能。这让付费变得有价值，而不单是是为了幸免我方部署的进攻。
我也看到了一些挑战。跟着越来越多的公司启动构建 AI agent，阛阓上会出现更多访佛的平台和器具。Trigger.dev 需要陆续窜改，保持时刻当先，同期建立强盛的社区和生态系统。他们在可不雅测性、沙箱推行、落魄文管束等方面的计算是正确的标的，因为这些齐是构建复杂 AI agent 时真实切痛点。
另一个意旨的不雅察是 AI agent 对软件架构的影响。传统的软件架构时常是同步的、申请响应式的。但 AI agent 骨子上是异步的、事件驱动的。一个 agent 可能需要推行多个门径，每个门径可能需要不同的时候，可能会失败需要重试，可能需要东谈主工侵犯。这种异步性要求咱们从新想考软件架构。Trigger.dev 提供的任务编排智商恰是为了草率这种新的架构需求。
从行业发展趋势看，我量度改日几年咱们会看到更多的”AI-native”期骗出现。这些期骗从一启动就围绕 AI agent 遐想，而不是将 AI 当作附加功能。MagicSchool 和 Icon 便是很好的例子。这类期骗的凯旋需要强盛的基础设施援救，而 Trigger.dev 正在成为这个基础设施的重要构成部分。
在传统软件征战中，当出现问题时，咱们不错检察日记、监控目的、使用调试器等器具来定位问题。但在 AI agent 中，问题时常愈加私密。一个 agent 可能莫得彰着的随便，但生成的收尾质料欠安。或者 agent 堕入了无穷轮回，不断叠加交流的操作。或者 agent 的决策过程不透明，咱们不知谈它为什么作念出某个选拔。这些问题齐需要强盛的可不雅测性器具来处理。Trigger.dev 在这方面的参预是理智的，因为跟着 AI agent 变得越来越复杂，可不雅测性将成为最重要的需求之一。
总的来说，Trigger.dev 的故事给我最大的启发是：在时刻快速演进的时期，找到正确的轮廓端倪至关重要。太底层的器具闪征战者职守过重，太高层的器具又缺乏纯真性。Trigger.dev 在这两者之间找到了均衡，闪征战者既能快速构建 AI agent，又能在需要时进行深度定制。这种均衡松弛易达成，但一朝达成，就会创造纷乱的价值。从他们每月 2.5 亿次的任务推行量来看，阛阓仍是用践诺行动考证了这种价值。
本文由东谈主东谈主齐是居品司理作家【深想圈】，微信公众号：【深想圈】，原创/授权 发布于东谈主东谈主齐是居品司理，未经许可，阻扰转载。
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