Vercel lança Workflows para substituir a infraestrutura de backend com duas linhas de código

Notícia da ME, em 17 de abril (UTC+8), segundo monitoramento da Beating, a plataforma de nuvem front-end Vercel lançou oficialmente o Workflows, integrando a capacidade de execução durável diretamente no código da aplicação. Os desenvolvedores marcam a entrada do fluxo de trabalho com "use workflow" no topo da função TypeScript e marcam cada etapa de execução com "use step" nas funções filhas; o framework gerencia automaticamente o agendamento de filas, retenção de falhas, persistência de estado e observabilidade, sem necessidade de implantar serviços de orquestração, filas de mensagens ou bancos de dados de estado separados. O problema central resolvido por esse modelo é: ao levar agentes de IA ou tarefas de back-end da fase de protótipo para produção, os desenvolvedores frequentemente gastam muito tempo construindo infraestrutura de orquestração, em vez de aprimorar o produto em si. Soluções tradicionais exigem dispersar a lógica em filas, workers, tabelas de estado e mecanismos de repetição; o Workflows integra tudo no código da aplicação, fundindo lógica de orquestração e lógica de negócio. A Vercel afirma que os usuários pagam apenas pelo tempo real de execução das funções, sem custos fixos de serviços de orquestração em execução contínua. Desde seu lançamento em teste público em outubro de 2025, o Workflows já processou mais de 100 milhões de execuções e 500 milhões de etapas, atendendo mais de 1.500 clientes, com mais de 200 mil downloads semanais no npm. Para cenários de agentes de IA, o Workflows oferece várias capacidades-chave: 1. Fluxos Duráveis (Durable Streams): a saída do agente é armazenada persistentemente; o fluxo continua em execução mesmo após o fechamento do navegador e retoma do ponto de interrupção ao reconectar-se, sem necessidade do Redis ou sistemas de mensagens próprios. 2. Criptografia Padrão: todas as entradas, saídas e dados de fluxo são criptografados automaticamente antes de deixarem o ambiente de implantação; a descriptografia ocorre apenas dentro do próprio ambiente onde o fluxo é executado. 3. Suspensão e Retomada: aguardar eventos externos (como aprovação humana) por meio de Hooks ou pausar por dias ou até meses por meio do Sleep — durante a suspensão, não há custos computacionais. 4. Suporte a Grandes Cargas: até 50 MB por etapa e até 2 GB por execução, liberando espaço para transmitir imagens e vídeos em agentes multimodais. O AI SDK v7 foi lançado simultaneamente com o `WorkflowAgent`, integrando profundamente a execução durável com chamadas a ferramentas e gerenciamento de estado. O SDK Python entrou em teste público, expandindo esse modelo de programação para o ecossistema Python. O SDK do Workflow é open-source e suporta implantação auto-hospedada por meio do sistema de adaptadores "Worlds"; a comunidade já está desenvolvendo adaptadores para MongoDB, Redis, Cloudflare etc. A próxima versão, Workflows 5, introduzirá controle nativo de concorrência (incluindo mecanismos de bloqueio entre execuções), infraestrutura global de implantação e um tempo de execução baseado em instantâneos para reduzir o custo de reprocessamento de eventos. (Fonte: BlockBeats)