谷歌近期发布了Gemini 2.5 Flash和Pro模型及Veo 2视频生成模型，为AI社区带来强大动力。然而，将这些惊艳演示转化为可靠的生产级智能代理系统面临工程挑战。Temporal作为持久执行平台，通过其工作流机制和活动管理，提供抗故障和可靠性，确保复杂AI工作流的执行。文中以开源视频生成系统为例，展示了如何使用Temporal和Google AI服务构建弹性系统，包括用户提示处理、Gemini脚本生成、Veo并行视频生成及最终视频编译上传，并探讨了代码实现细节。

🔧 临时（Temporal）作为持久执行平台，通过工作流和活动机制提供抗故障和可靠性，解决智能代理系统在生产环境中的脆弱性问题。工作流状态自动持久化，确保长流程如视频生成在崩溃后能从最后已知状态恢复，避免从头重跑。

⚙️ 临时（Temporal）内置活动重试、超时和错误处理机制，默认使用指数退避带抖动策略自动处理瞬态故障，如网络波动或API速率限制，无需开发者手动处理。例如，调用Gemini或Veo API时，若因网络问题失败，Temporal会自动重试。

📊 临时（Temporal）提供详细的执行事件历史记录，通过Web UI展示每个工作流的完整审计日志，包括活动输入输出和错误信息，便于快速定位故障点。开发者可使用Pydantic和Google Cloud SDK等熟悉工具，无需学习新DSL或复杂配置。

🎬 开源视频生成系统架构：用户提示经Gemini 2.5 Flash处理转化为场景描述，并行执行Veo 2生成视频片段，最终合并并上传至Google Cloud Storage。Temporal支持Python原生asyncio.gather实现并行处理，并管理所有复杂度。

🚀 临时（Temporal）与Gemini结合，通过指定响应模式（response_schema）让Gemini返回结构化JSON，简化解析逻辑并增强系统健壮性。若API调用失败，Temporal会自动重试，确保场景生成任务最终成功。

Learn how to navigate the pitfalls of producing agentic AI for prod with Temporal and Google's Gemini and Veo.