Temporal与Model Context Protocol（MCP）结合，为AI代理提供持久化执行能力。通过Temporal Workflows和Activities，AI工具可无缝对接外部服务，实现可靠的数据交互。本文探讨了Temporal如何解决AI系统中的分布式问题，包括伸缩性、数据管道、编排协调、可靠性与可观察性，并展示了其在天气预警和聊天机器人中的应用案例。

💡 Temporal将AI系统转化为分布式系统，通过内置工作流引擎处理状态管理、重试、超时和回压，消除分布式系统开发负担。

⚙️ Durable Execution特性包括自动重试、超时控制、事件源历史记录和信号触发，确保AI工具在依赖中断时仍能保持稳定运行。

🌐 Polyglot Freedom支持Python、Java等多种语言协同工作，Temporal作为协调层实现跨语言服务调用，促进跨职能团队协作。

📊 Nexus连接AI与业务工作流，提供统一的工作流历史记录和指标仪表盘，消除观测盲区，简化平台复杂性。

🔄 Signals、Queries与MCP结合，使对话式AI工具具备崩溃恢复能力，用户中断后再启动时可无缝续会话，无数据丢失。

Move AI agents from hype to production. Learn why agentic flows demand distributed-systems discipline and how Temporal provides the Durable Execution, resilience, and scalability to build truly robust AI applications that won't fail.