Graph Compose: Размещенные временные рабочие процессы с визуальным конструктором и искусственным интеллектом

Graph Compose — это хостинговая платформа для оркестрации API-воркфлоу на движке устойчивого выполнения Temporal. Вы определяете воркфлоу как графы узлов (HTTP-вызовы, AI-агенты, итераторы, границы ошибок), которые выполняются как воркфлоу Temporal без управления инфраструктурой.
Три способа построить один и тот же граф
Каждый воркфлоу использует единый JSON-формат, который можно создать с помощью:
- Визуального конструктора React Flow
- Типизированного TypeScript SDK (@graph-compose/client)
- AI-ассистента, преобразующего обычный английский текст в граф
Как это работает
Вы отправляете JSON-воркфлоу через API на https://api.graphcompose.io/v1/workflows/execute, и они немедленно запускаются на хостинговом Temporal. Никаких шагов развертывания, кластера Temporal для запуска или воркеров для деплоя. Платформа управляет планированием, повторными попытками, границами ошибок и сохранением состояния.
Пример воркфлоу
const workflow = {
"nodes": [
{
"id": "upload_image",
"type": "http",
"dependencies": [],
"http": {
"method": "PUT",
"url": "https://storage.example.com/{{ context.filename }}",
"headers": {
"Content-Type": "{{ context.contentType }}",
"Authorization": "Bearer {{ $secret('storage_token') }}"
},
"body": "{{ context.imageData }}"
},
"activityConfig": {
"retryPolicy": {
"maximumAttempts": 3,
"initialInterval": "1s",
"backoffCoefficient": 2
},
"startToCloseTimeout": "30 seconds"
}
},
{
"id": "generate_thumbnails",
"type": "http",
"dependencies": ["upload_image"],
"http": {
"method": "POST",
"url": "https://images.example.com/process",
"body": {
"source": "{{ results.upload_image.data.url }}",
"sizes": ["400x400", "200x200"]
}
}
}
],
"context": {
"filename": "profile.jpg",
"contentType": "image/jpeg"
}
}
Ключевые особенности
- Устойчивое выполнение: Воркфлоу переживают перезапуски серверов, сетевые сбои и крахи процессов. Temporal возобновляет выполнение с последней контрольной точки.
- Автоматические повторные попытки: Настройте политики повторных попыток для каждого узла с максимальным числом попыток, интервалами экспоненциальной задержки и типами неустранимых ошибок.
- Границы ошибок: Оберните узлы в границы ошибок в стиле try/catch с резервным поведением.
- Сохранение состояния: Запрашивайте состояние воркфлоу в любой момент.
- Шаблонные выражения: Узлы ссылаются на результаты вышестоящих узлов через синтаксис
{{ results.node_id.data.field }}.
Лицензирование
Модель open-core: основы выполнения и сервис интеграций имеют лицензию AGPL-3.0, в то время как оркестратор платформы, визуальный конструктор и AI-ассистент являются проприетарными.
📖 Read the full source: HN AI Agents
👀 Смотрите также

Логира: Аудит среды выполнения eBPF для запусков AI-агентов
Logira — это инструмент командной строки для Linux, работающий только в режиме наблюдения. Он записывает события выполнения, файловые и сетевые события через eBPF во время запусков ИИ-агентов, с локальным хранилищем на каждый запуск в форматах JSONL и SQLite, а также со встроенными правилами обнаружения для доступа к учетным данным, изменений постоянства и подозрительных шаблонов.
Hoplite (YC S26) запускает облачное развертывание для кодировочных агентов с предпросмотром QA
Hoplite позволяет развертывать кодирующих агентов в облаке, перенося вашу локальную настройку, включая сессии, память и MCP-серверы. Он включает специальную обвязку и уделяет внимание онбордингу и предпросмотрам для QA.

Плагин для канала Claude Code Matrix, созданный на Rust с поддержкой сквозного шифрования
Разработчик создал плагин канала Matrix для Claude Code на Rust, добавив поддержку текста, файлов, изображений с E2EE-дешифрованием, веток ответов, реакций и команд бота. 14-мегабайтный бинарник распространяется под лицензией MIT и работает с любым Matrix-сервером.

ClawCodex /режим советника: Объедините дешевого работника с дорогим рецензентом, чтобы сократить расходы без потери качества
Открытый Python-агент ClawCodex добавляет режим /advisor, который на этапах принятия решений сочетает дешевую рабочую модель (например, Haiku) с дорогой рецензирующей (например, Opus), сокращая расходы в несколько раз без потери качества архитектурных решений.