Trigger.dev 是一个开源平台，专为在 TypeScript 中构建持久化 AI 智能体和工作流而设计。它支持长时间运行的任务，并提供重试、队列和 LLM 可观测性等功能。
用途 Trigger.dev 旨在帮助开发者构建可靠的 AI 应用，将长时间运行的异步 AI 任务卸载到其基础设施上。它适用于构建能够承受刷新、重新部署和崩溃的持久化 AI 智能体，并支持流式传输到前端。
主要能力
- 构建持久化 AI 智能体，支持工具调用、人机交互和完整可观测性。
- 支持多种 AI 工作流模式：自主智能体、提示链、智能任务分发、并行化、多智能体协调、评估器-优化器。
- 提供部署和扩展能力，无需管理服务器，按使用量付费。
- 支持长时间运行任务，自动重试，条件重试，以及基于错误的细粒度重试。
- 提供 LLM 可观测性、日志和追踪、高级运行过滤器、实时警报。
- 支持实时更新和流式传输，将 LLM 响应从运行中流式传输到用户。
- 提供持久化 cron 调度、批量触发、类型化验证负载、等待 HTTP 回调、预览分支、持久化聊天智能体、多区域工作器、AWS PrivateLink、并发和队列、人机交互、多环境、弹性基础设施、构建扩展、Vercel 集成、GitHub 集成、版本偏差保护。
- 允许自定义构建过程，包括执行 Python 脚本、复制文件、生成 Prisma 客户端、迁移数据库、自动化浏览器能力、添加自定义 esbuild 插件、添加 FFmpeg 二进制文件、安装系统包等。
使用方式 开发者使用 TypeScript 编写任务代码，Trigger.dev 负责部署和扩展。可以通过 Vercel 或 GitHub 集成，支持预览分支。任务可以配置自动重试，并支持条件重试。通过 Realtime API 将流从任何提供商转发到前端。
适用场景 适用于需要可靠后台作业的现代开发者，特别是构建 AI 驱动的产品，如聊天智能体、工作流编排、数据处理、ETL 流程等。客户案例包括 Magic Patterns、MagicSchool AI、Pallet、Comp AI、Cal.com、HeroUI 等。
限制 资料中未提供具体的定价细节、平台支持限制或性能指标。Trigger.dev 采用 Apache 2.0 许可，可自托管。
