Inferable

Os fluxos executam nas suas máquinas, até atrás de um firewall ou dentro de uma VPC privada, sem nenhuma etapa de deploy para gerenciar. O worker alcança o plano de controle via long polling, então você nunca abre portas de entrada nem configura um balanceador. Para os times que não podem tirar a carga da própria rede, esse desenho é o que separa esta ferramenta de uma alternativa hospedada.

Quando o esquema de entrada ou a lógica muda, você define uma versão nova do fluxo em vez de editar a antiga. O Inferable mantém a afinidade de versão nas execuções que já estão rodando, então você lança a mudança aos poucos e os trabalhos em andamento terminam com o código com que começaram. Isso tira o medo de sempre de que uma edição pequena quebre algo que um cliente está esperando.

Um fluxo pode se pausar e pedir a uma pessoa que aprove ou rejeite a próxima etapa, por Slack ou e-mail, com todo o contexto junto. A execução fica parada até a resposta chegar, seja um minuto ou uma semana, e depois retoma de onde parou. Assim você controla na mão as etapas que carregam risco, como apagar dados ou pagar, sem programar você mesmo a lógica de espera.

O runtime analisa e confere cada resposta estruturada do modelo contra um esquema, e repete a execução quando a saída não encaixa. Em vez de fazer parse de texto livre e torcer para dar certo, você recebe campos tipados que pode passar direto para a etapa seguinte. A triagem de tickets, o scraping de menus e a extração de formulários dependem de isso funcionar sem falhar.

Etapas caras ou com efeitos colaterais podem ser memoizadas e guardadas num armazenamento distribuído, para que um reinício ou uma nova tentativa não as repitam. Um trabalho de vários passos que falha no nono recomeça no nono, com os oito anteriores intactos. Isso transforma processos de IA de longa duração em algo que dá para bancar em produção.

Além dos fluxos soltos, o Inferable aceita agentes que usam ferramentas para chegar a um objetivo. Cada execução aparece numa visão de linha do tempo que traça cada etapa, e você pode ligar os mesmos eventos à sua própria ferramenta de observabilidade. Quando um agente se desvia, é na linha do tempo que você descobre qual chamada causou aquilo.

O plano de controle, o playground, a CLI e os SDKs são de código aberto sob licença MIT. Você pode hospedar toda a pilha na sua própria infraestrutura para ter controle total sobre dados e modelos, sem ficar preso a um fornecedor. A auto-hospedagem é o caminho para os times cuja revisão de segurança descarta um serviço gerenciado.