AI Agent 从原型到坐褥的落地难题曾难住无数开垦者，Trigger.dev 的出现冲破困局。这款开源平台完成 1600 万好意思元 A 轮融资，月实施数亿次任务，凭 TypeScript 原生维持与可靠的任务编排才略，成为坐褥级 AI Agent 的首选基础设施。

你有莫得想过，开垦一个实在可靠的 AI agent 有多难？大多数东说念主以为原型阶段等于全部，但当你实在要把 AI agent 推向坐褥环境时，你会发现这才是恶梦的运行。

如何处理任务失败？如何护士并发？如何调试出了问题的 agent？如何确保系统在高负载下依然安适运行？这些问题让无数开垦者堕入窘境，不得不从新运行构建复杂的微服务架构，处理各式角落情况，破耗数月时辰在基础设施上，而不是实在的居品更正上。

Trigger.dev 恰是为了处治这个痛点而生。这家开源公司刚刚秘书完成了 1600 万好意思元的 A 轮融资，由 Standard Capital 领投。

更令东说念主崇拜的是，他们每月也曾在为高出 30000 名开垦者实施数亿次 AI agent 任务。从讲授科技到视频告白制作，从音频数据集构建到各式企业专揽，Trigger.dev 正在成为开垦者构建坐褥级 AI agent 的首选平台。我深入接洽了他们的技艺决策和客户案例后，发现这家公司正在处治一个被严重低估但极其缺欠的问题：如何让 AI agent 从演示走向实在可靠的坐褥专揽。

AI Agent 开垦的果然挑战

我发现好多东说念主对 AI agent 开垦存在一个强项的误会：他们以为只有调用几个大讲话模子的 API，写几行代码，agent 就能做事了。

这种想法在作念演示或原型时确乎没问题，但当你要把它部署到坐褥环境，服务果然用户时，你会发现问题远比联想中复杂得多。让我从一个具体的场景提及，这样你就能连结开垦者濒临的果然窘境。

联想你正在构建一个讲授科技居品，需要分析数百万学生与 AI 的互动纪录，为淳厚提供及时知悉。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、兴味点、可能存在的问题行动等信息，然青年景摘要发送给淳厚。

听起来很通俗，对吧？但试验上，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万古辰智力完成，你不可让用户界面一直恭候。若是分析过程中大讲话模子复返了神色诞妄的数据如何办？若是网络苦求失败了如何办？若是同期有泛滥成灾个学生完成对话，你的系统能处理这样大的并发量吗？你如何确保优先处理付用度户的苦求，同期又不让免用度户十足得不到服务？当出现问题时，你如何快速定位是哪个缺欠出了错？

这等于 MagicSchool AI 濒临的果然挑战。MagicSchool 是有史以来增长最快的讲授科技公司，仅用两年时辰就服务了人人高出 450 万名锤真金不怕火，并被孤苦评为最安全的 AI 平台。

他们的平台为锤真金不怕火提供了一整套接续更新的 AI 器具，匡助锤真金不怕火从简时辰、促进负做事的 AI 教导培养，并为学生开启新的学习契机。但要达成这个愿景，他们必须处治一个中枢技艺挑战：如何从数百万学生互动中快速索求有价值的知悉，并及时传递给锤真金不怕火。

锤真金不怕火需要快速而澄莹的知悉来了解学生如何使用 AI 器具。但监控每一次互动对时辰弥留的讲授做事者来说太耗时了，是以 MagicSchool 但愿构建及时摘要系统，平直发送给锤真金不怕火。这些摘要会杰出涌现学生的参与程度，从分神到高度插足，同期还会防备到新的兴味点，并在存在问题行动时发出警报。举个例子，摘要可能会告诉锤真金不怕火学生在对于风景变化的磋议中见解出高度参与，或者可能会提醒锤真金不怕火某个学生一直在试图让 AI 讲屎尿屁见笑。

这些高脉络的知悉不错为锤真金不怕火从简数小时逐条审查每条音信的时辰，同期让他们保持知情。这也让讲授做事者在部署 MagicSchool 这样的器具时愈加宽解，因为他们知说念不错为学生提供一个安全的环境来战役 AI 并培养 AI 教导。

若是莫得 Trigger.dev，MagicSchool 的工程师就必须我方构建整个任务编排系统。他们需要确立音信队伍、达成重试逻辑、处理失败情况、监控任求实施情景、护士并披发置、达成优先级队伍等等。这至少需要几个月的开垦时辰，何况还需要接续珍惜。

更晦气的是，这些基础设施代码会占用多数工程资源，而这些资源本不错用来开垦实在为用户创造价值的功能。这等于为什么越来越多的开垦者转向 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 如何处治这些问题

在深入了解 Trigger.dev 的技艺决策后，我以为他们最奢睿的场合在于找到了开垦者体验和系统可靠性之间的完满均衡点。他们莫得试图从新发明轮子，而是专注于处治开垦者在构建 AI agent 时遭遇的最核肉痛点：如何让复杂的异步任务变得通俗可靠。

让我不绝用 MagicSchool 的案例来阐发 Trigger.dev 是如何做事的。每当学生与 AI 完成一轮对话后，系统会触发一个任务，将摘要情景更新为”待处理”情景保存到数据库中。这个触发过程相等通俗，开垦者只需要几行代码就能完成。系统和会过及时播送见知锤真金不怕火端，告诉他们”咱们正在为这个对话生成摘要”。然后，任务被加入到 Trigger.dev 的队伍中恭候实施。

这里的缺欠在于，开垦者不需要惦念如何达成这个队伍系统，不需要商量若是任务失败了该如何办，也不需要处理多数并发苦求时的资源分派问题。Trigger.dev 把这些复杂性齐保密在了神圣的 API 背后。开垦者只需要界说任务的逻辑，剩下的交给平台处理。

当任务运行实施时，Trigger.dev 会查询悉数关悉数据，然后运行分析领导词。MagicSchool 使用 Zod 时势配合 Vercel 的 AI SDK generateObject 函数来从大讲话模子获取结构化输出。这个组合终点强项，因为它内置了数据解组、考据和重试逻辑。这意味着开垦者不再需要惦念大讲话模子复返的数据神色不正确，或者调用失败的情况。这些角落情况齐被自动处理了。

一朝摘要生成完成，它会被保存到数据库中，然后 Trigger.dev 会播送另一条音信见知锤真金不怕火对于新摘要的信息。整个经过从用户的角度看起来是无缝的：学生完成对话，几秒钟后锤真金不怕火就能看到分析摘要。但在幕后，有多数的复杂操作在进行：任务列队、资源分派、诞妄处理、重试机制、情景护士等等。

我终点赏玩 Trigger.dev 在代码组织方面的遐想。开垦者不错像编写无为的 TypeScript 函数一样编写任务代码，但这个函数试验上运行在散播式系统中，具有微服务的悉数上风。用他们我方的话说：”你有一个 TypeScript 函数，这等于你的微服务。你像调用函数一样与它交互，但它像微服务一样运行。”这种概括脉络恰到平正，既保持了代码的神圣性，又提供了坐褥级系统所需的可靠性和可彭胀性。

MagicSchool 的工程师 Ben Duggan 共享说，使用 Trigger.dev，他们在短短几周内就悲哀了高出一百万次学生互动。由于这些任务是 I/O 密集型的，它们相等顺应袖珍机器建设，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辰上的生动性也为更高档的处理开放了大门，比如生成详确讲述来匡助锤真金不怕火基于这些摘要运筹帷幄后续步履或重访缺欠主题。

从这个案例中，我看到了 Trigger.dev 的中枢价值主张：让路发者省略快速构建坐褥级 AI agent，而不需要成为散播式系统众人。这种才略在现时的 AI 时间变得越来越重要，因为越来越多的专揽需要集成复杂的 AI 功能，但大多数团队并莫得资源或时辰从零运行构建基础设施。

从视频告白到讲授科技：Trigger.dev 的专揽场景

在接洽 Trigger.dev 的客户案例时，我发现了一个意旨的时势：那些最获胜地使用 Trigger.dev 的公司，频频是那些需要处理多数并行任务、对延长明锐、且任务逻辑相对复杂的场景。Icon.com 等于一个完满的例子。

Icon.com 正在用 AI 绝对改变视频告白制作行业。他们的居品允许用户上传多数居品视频素材，比如屏幕录屏或实拍视频，然后描摹想要的告白效果，系统就会自动生成多数告白供用户取舍，终末不错平直发布到 Instagram 或 TikTok。听起来很酷，但达成起来波及多数复杂的视频处理任务。

Icon 的首创工程师 Caleb Tan 共享了他们濒临的挑战：他们需要省略同期处理数千个视频。为了让用户省略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。

这些需求对技艺架构提倡了极高的要求。联想一下，当一个用户联结他们的 Google Drive 时，可能稀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。若是按规则处理，这可能需要几个小时以致几天。但用户分解不会等那么久。

Icon 使用 Trigger.dev 来处理他们的整个视频处理管说念。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说念同期维持 AdGPT 和 AdCut 两个居品。通过使用 Trigger.dev 并行化多数后台任务，他们获胜达成了低于 5 分钟的视频生成主义。

更令东说念主印象长远的是，他们还使用 Trigger.dev 的及时钩子在前端提供任务的及时险阻文信息。这意味着用户不错看到告白生成、居品批驳握取、受众分析和视频生成的及时程度。这种及时反馈大大晋升了用户体验，让用户知说念系统正在做事，而不是在一个黑盒中恭候。

Caleb 解释了他们为什么取舍 Trigger.dev：”Trigger 是一个可靠的后台任务平台，省略在咱们的通俗代码库中编写任务改变了游戏规则。由于咱们的做事负载是资源密集型的，省略将任务卸载到 Trigger 的云平台并取得内置的可不雅测性是一个强项的上风。”

这段话说念出了 Trigger.dev 的另一个缺欠上风：开垦者不错在合并个代码库中编写任务代码，而不需要珍惜单独的微服务仓库。这大大简化了开垦经过，减少了险阻文切换，也让团队和谐变得愈加容易。同期，当任求实施时，它们运行在 Trigger.dev 的云基础设施上，不错取得强项的磋磨资源，而不会影响主专揽的性能。

Icon 通过使用 Trigger.dev 达成了以下后果：省略同期分析数千个视频；使用 useRealtime 钩子和任务元数据在前端涌现及时任务程度；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辰训斥到 5 分钟以内。这些后果让 Icon 省略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步履需要几天或几周智力完成的做事。

从 MagicSchool 到 Icon，我看到了一个澄莹的时势：Trigger.dev 终点顺应那些需要处理多数异步任务、对可靠性有高要求、同期又但愿快速迭代居品的团队。无论是讲授科技、视频处理，照旧其他 AI 驱动的专揽场景，Trigger.dev 齐在匡助开垦者将更多时辰插足到居品更正上，而不是基础设施建立上。

为什么是 TypeScript 和开源

在与 Trigger.dev 的首创东说念主交谈时，我发现他们对技艺取舍有着相等明确的不雅点。CEO Matt Aitken 和他的团队肯定，TypeScript 将成为构建 AI agent 的主导讲话。这不是一个松驰的技艺决策，而是基于对行业趋势的长远知悉。

Matt 的论点很有劝服力：AI agent 试验上等于新一代的专揽尺度。专揽尺度应该用 TypeScript 编写，因为这是一种更顺应创建专揽的讲话。你不错用合并种讲话编写前端和后端。TypeScript 的特有上风在于，大讲话模子相等擅长编写 TypeScript 代码。这酿成了一个正向飞轮效应：TypeScript 是一种很好的与大讲话模子交互的讲话，同期大讲话模子也相等擅长编写 TypeScript。

这个不雅察相等长远。在 AI 时间，代码不仅是东说念主类开垦者编写的，也越来越多地由 AI 生成或补助生成。若是一种编程讲话既顺应东说念主类阅读和编写，又顺应 AI 连结和生成，那么它就具有强项的上风。TypeScript 恰好清闲这两个条目：它有强项的类型系统和当代的语法特点，同期大讲话模子在 TypeScript 上的见解也相等出色，因为互联网上有多数高质料的 TypeScript 代码当作测验数据。

Trigger.dev 的大赌注等于 TypeScript 将赢得 AI agent 开垦这个规模，而他们正在尽力为 TypeScript 开垦者提供最好体验。这种专注让他们省略深度优化开垦者体验，而不是试图维持悉数编程讲话。虽然，正如他们我方开打趣说的，让悉数东说念主快乐哪种编程讲话最好并阻难易，但从试验选拔情况来看，他们的判断正在被商场考据。

另一个让我印象长远的是他们对开源的承诺。Trigger.dev 是 Apache 2 开源的，这在现在的创业环境中并不常见。许多公司会取舍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 取舍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。

开源带来了多重平正。它让路发者省略检察源代码，连结系统是如何做事的，以致不错我方部署和定制。这种透明度在处理明锐数据或缺欠业务逻辑时终点重要。同期，开源也促进了社区孝敬和生态系统的发展。Trigger.dev 面前在 GitHub 上也曾有高出 12000 个星标，这个数字还在快速增长。

从生意角度看，开源亦然一种奢睿的商场策略。它训斥了开垦者的选拔门槛，让他们不错先试用居品，了解它是否顺应我方的需求，然后再决定是否使用付费的云服务。这种时势在开垦者器具商场也曾被讲解相等灵验。而对于 Trigger.dev 来说，他们不错通过托管服务、企业维持和高档功能来达成生意化，同期保持中枢平台的开源。

这种开源 + 生意的时势也让 Trigger.dev 省略招引到最优秀的工程东说念主才。在采访中，他们提到正在欧洲各地招聘最hardcore的工程师。他们的招聘主张很有招引力：处治实在报复的技艺问题，既有创业公司的文化，又有大公司级别的技艺挑战。他们处理的范畴远超一般 A 轮公司，需要打法复杂的代码实施、沙箱安全和大范畴系统的挑战。开垦者会遭遇各式奇怪的角落情况，这在技艺上相等具有挑战性。

Trigger.dev 的发展轨迹和将来标的

了解 Trigger.dev 的发展历程让我对他们的获胜有了更深的连结。这不是今夜之间的获胜，而是经过屡次迭代和治愈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，他们那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 上取得了获胜的发布。他们在这个方进取做事了 18 个月，但进展并不睬想。直到大要一年半前，他们推出了居品的第三个版块，运行实施用户代码，事情才实在运行升起。

这个波折点很缺欠。运行实施用户代码意味着他们不单是是一个任务波折系统，而是成为了一个实在的实施平台。开垦者不错编写自便复杂的代码，Trigger.dev 会在云表安全地实施这些代码，处理悉数的资源护士、阻碍和安全问题。这种才略的晋升赶巧赶上了 AI agent 的爆发，时机恰到平正。

Matt 在采访中提到：”我以为它之是以获胜，部分是因为咱们在作念这个，部分亦然时机的原因。AI agent 运行成为果然存在的东西，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义：技艺才略和商场时机相似重要。Trigger.dev 花了 18 个月找到正确的居品标的，但当他们找到时，商场需求恰好爆发了。

从一年半前简直从零运行，到现在每月实施高出 2.5 亿次 agent 运行，这种增长速率是惊东说念主的。这不仅讲解了他们的技艺决策的价值，也阐发了商场对坐褥级 AI agent 基础设施的狠恶需求。开垦者不想相通造轮子，他们想要一个可靠的平台来构建我方的居品。

对于将来，Trigger.dev 有着澄莹的运筹帷幄。他们磋磨对现存平台进行紧要更正，开首是更高档的可不雅测性功能。在构建复杂的 AI agent 时，省略了了地看到每一步发生了什么、为什么发生、耗时若干，这些信息至关重要。他们还磋磨使用 MicroVM 技艺加速任务启动速率，这将进一步晋升用户体验。

他们也在彭胀居品线以处治构建 AI agent 时更常见的问题。沙箱功能将允许实施不受信任的代码，这对于那些需要运行用户提供的代码或第三方代码的专揽相等重要。他们还将推出一整套用于险阻文工程和护士的器具，这恰是咱们之前磋议的 AI agent 的缺欠构成部分。更多与常见第三方服务的集成也在磋磨中，这将让路发者更快上手，或者更容易将数据导出到其他系统。

从投资者声威来看，Trigger.dev 取得了强项的维持。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 任职时辰最长的合资东说念主 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 的结合首创东说念主共享了他们取舍 Standard Capital 的原因。经过通俗快速，让他们省略快速拿到资金，不绝专注于构建公司。对首创东说念主友好，莫得董事会席位，这意味着他们保留了更多公司放置权，稀释也比频繁情况少。最重要的是，省略与其他处于雷同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辰，从其他公司那边学到了好多对于招聘和营销的想法，这恰是他们现时最存眷的两个规模。

意旨的是，他们还提到了 Paul Buchheit 闻明的那句话：”为什么你不可增长得更快？”这句话也曾成为硅谷创业者的经典压力源，但同期亦然一种激发。Trigger.dev 的首创东说念主说他们在回家路上一直在磋议：”咱们如何变得更激进？如何变得更激进？”这种对增长的渴慕和热切感，恰是股东创业公司不休突破的能源。

我对 Trigger.dev 和 AI Agent 将来的想考

在深入接洽了 Trigger.dev 之后，我对 AI agent 的发展有了一些新的封闭。我以为咱们正处在一个缺欠的波折点：AI agent 正在从实验性技艺波折为坐褥级的基础设施。这个波折的中枢挑战不是 AI 模子自己，而是如何将 AI 才略可靠地整合到试验专揽中。

Trigger.dev 的获胜阐发了一个重要趋势：开垦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 的专揽。商场上不缺乏大讲话模子或其他 AI 才略，缺乏的是省略让这些才略可靠运行、易于调试、不错彭胀的基础设施。这等于为什么像 Trigger.dev 这样的平台变得越来越重要。

我终点招供 Trigger.dev 对于 TypeScript 的不雅点。在 AI 时间，编程讲话的取舍不单是是技艺偏好问题，更是计谋取舍。一种省略同期清闲东说念主类开垦者和 AI 模子需求的讲话，将会取得强项的网络效应。越多的东说念主使用 TypeScript 构建 AI agent，就会有越多的示例代码和最好实践，这又会让大讲话模子在 TypeScript 上见解得更好，进而招引更多开垦者使用 TypeScript。这是一个正向轮回。

从生意时势角度看，我以为 Trigger.dev 找到了一个甜密点：通过开源建立社区和信任，通过托管服求达成生意化。这种时势在开垦者器具规模也曾被屡次考据，但获胜的缺欠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，还有范畴、可靠性和高档功能。这让付费变得有价值，而不单是是为了幸免我方部署的缺乏。

我也看到了一些挑战。跟着越来越多的公司运行构建 AI agent，商场上会出现更多雷同的平台和器具。Trigger.dev 需要接续更正，保持技艺最初，同期建立强项的社区和生态系统。他们在可不雅测性、沙箱实施、险阻文护士等方面的运筹帷幄是正确的标的，因为这些齐是构建复杂 AI agent 时的果然痛点。

另一个意旨的不雅察是 AI agent 对软件架构的影响。传统的软件架构频频是同步的、苦求响应式的。但 AI agent 实质上是异步的、事件驱动的。一个 agent 可能需要实施多个门径，每个门径可能需要不同的时辰，可能会失败需要重试，可能需要东说念主工侵犯。这种异步性要求咱们从新想考软件架构。Trigger.dev 提供的任务编排才略恰是为了打法这种新的架构需求。

从行业发展趋势看，我瞻望将来几年咱们会看到更多的”AI-native”专揽出现。这些专揽从一运行就围绕 AI agent 遐想，而不是将 AI 当作附加功能。MagicSchool 和 Icon 等于很好的例子。这类专揽的获胜需要强项的基础设施维持，而 Trigger.dev 正在成为这个基础设施的缺欠构成部分。

在传统软件开垦中，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，问题频频愈加玄妙。一个 agent 可能莫得分解的诞妄，但生成的收尾质料欠安。或者 agent 堕入了无尽轮回，不休相通疏导的操作。或者 agent 的决策过程不透明，咱们不知说念它为什么作念出某个取舍。这些问题齐需要强项的可不雅测性器具来处治。Trigger.dev 在这方面的插足是理智的，因为跟着 AI agent 变得越来越复杂，可不雅测性将成为最缺欠的需求之一。

总的来说，Trigger.dev 的故事给我最大的启发是：在技艺快速演进的时间，找到正确的概括脉络至关重要。太底层的器具让路发者包袱过重，太高层的器具又缺乏生动性。Trigger.dev 在这两者之间找到了均衡，让路发者既能快速构建 AI agent，又能在需要时进行深度定制。这种均衡阻难易达成，但一朝达成，就会创造强项的价值。从他们每月 2.5 亿次的任求实施量来看，商场也曾用试验行动考据了这种价值。‍

本文由东说念主东说念主齐是居品司理作家【深想圈】，微信公众号：【深想圈】，原创/授权 发布于东说念主东说念主齐是居品司理，未经许可，防止转载。

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