各位编程专家、架构师和开发者们，大家好！ 今天，我们将深入探讨一个在构建长期运行系统，特别是智能Agent系统时，极具挑战性且至关重要的议题——“版本化数据模式”（Versioned Data Schemas）。当我们的Agent需要处理跨越数小时、数天乃至数月的任务时，其背后依赖的业务数据库结构却不可避免地会随着业务发展而演变。如何优雅、健然地应对这种演变，确保Agent的韧性、数据的一致性，同时不中断正在进行的任务，正是我们今天讲座的核心。 开篇：长期任务与数据库结构变更的挑战 想象一下，你正在构建一个负责复杂业务流程的Agent。例如，一个订单履行Agent，它需要跟踪从订单创建、库存分配、支付处理、物流协调到最终交付的整个生命周期。这个过程可能涉及多个外部系统调用、异步事件处理，并且持续时间很长。Agent内部会维护大量的状态信息，这些信息通常持久化在数据库中。 Agent的特性及其带来的挑战： 长期性 (Long-running)：Agent的任务不是瞬时完成的。它可能在某个阶段暂停，等待外部事件，然后恢复执行。这意味着Agent的状态在数据库中可能长时间存在。 状态依赖 ( …
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