Trigger.dev

构建、部署并监控可持久运行的 AI 智能体与后台工作流。

Star 数
★ 17k
最近更新
6 天前
License
Apache-2.0
主语言
TypeScript

30 秒速览

运行形态
代码库 / SDK云服务 / SaaS自托管服务
可在哪里用
通用 · 跨平台
费用
有免费版,另有付费云服务
上手难度
中 · 需要几步配置
开始前需要
JavaScript 或 TypeScript@trigger.dev/sdk网络访问
典型场景
TypeScript 应用团队需要运行可能超过常规无服务器超时限制的 AI 处理流程,例如包含多阶段模型调用或外部服务等待的任务。
不适合
  • 需要完全离线或数据不出本地的团队,托管路径依赖 Trigger.dev 云
  • 想要开箱即用对话式智能体或内置模型的团队,这里只有执行基础设施
  • 不愿把任务、队列与环境抽象接入自身架构和发布流程的团队

这个 Agent 能做什么,适合哪些场景?

Trigger.dev 是一个用 TypeScript 构建 AI 工作流和后台任务的开源平台。开发者通过 JavaScript/TypeScript SDK 在自己的代码库中定义任务,再将其连接至 Trigger.dev Cloud,或按照官方自托管方案部署平台。其执行模型面向长时间运行的任务,提供检查点恢复、自动重试、队列、并发控制、幂等性和弹性扩缩容。任务可以等待指定时间或人工判断,也能向前端实时推送运行状态和 AI 响应。每次运行会产生追踪、日志和可更新的元数据,并可在开发、预览、预发布和生产环境中使用独立版本。它更适合需要可靠执行与运维可见性的应用团队,而不是寻找内置提示词、模型或现成对话智能体的用户。

开发者从 @trigger.dev/sdk 导入 task,为任务指定唯一 id,并在异步 run 函数中读取类型化 payload、执行应用代码并产生任务结果、日志和运行状态。任务可由单次或批量触发、定时计划启动,并可通过 wait 或 waitpoint 暂停;后者可用于等待人工批准、拒绝或反馈。平台将运行放入队列,应用并发规则,在未捕获错误后自动重试,并借助检查点恢复持久任务。Trigger.dev Realtime 和 React hooks 可让前端订阅运行、接收实时更新或流式 AI 响应。运行记录可附加标签和元数据,并通过追踪、日志、告警、重放和取消等批量操作进行管理。部署任务可使用云端自动扩缩基础设施,也可通过 Docker Compose 或官方 Helm chart 自托管平台。

  1. TypeScript 应用团队需要运行可能超过常规无服务器超时限制的 AI 处理流程,例如包含多阶段模型调用或外部服务等待的任务。
  2. 后端工程师需要为资源密集型后台作业配置 CPU、内存和系统包,并在任务中运行浏览器、Python 脚本或 FFmpeg。
  3. 运营或审核团队需要在自动化流程的关键节点暂停执行,等待人员批准、拒绝或提交反馈。
  4. 产品团队需要在 React 前端展示后台任务进度、实时运行元数据或流式 AI 响应。
  5. 平台团队需要用队列和并发规则调度批量任务,并通过自动重试、日志、追踪和失败告警处理运行故障。
  6. 需要掌控部署边界的组织希望在 Trigger.dev Cloud 与 Docker Compose 或 Kubernetes 自托管之间选择。

如何安装或部署这个 Agent?

源码材料没有给出可复制的 SDK 安装命令,也未说明所需 Node.js 版本、包管理器命令、云端凭据名称或自托管环境变量。已明确的最快起步路径是在 https://cloud.trigger.dev 创建账户和项目,并按照网页引导接入代码库。任务代码依赖 @trigger.dev/sdk,但其准确安装命令需从项目快速入门文档确认。自托管支持 Docker Compose 和 Kubernetes 官方 Helm chart,但这里没有提供可安全复现的部署命令或配置,因此不能仅凭这些材料给出完整安装步骤。

如何使用这个 Agent?

在代码库中定义并导出任务;下面是材料提供的最小任务示例:

import { task } from "@trigger.dev/sdk";

//1. You need to export each task
export const helloWorld = task({
  //2. Use a unique id for each task
  id: "hello-world",
  //3. The run function is the main function of the task
  run: async (payload: { message: string }) => {
    //4. You can write code that runs for a long time here, there are no timeouts
    console.log(payload.message);
  },
});

该任务接收包含 message 的 payload,并在 run 中记录消息。源码材料没有提供触发这个任务的首个 API 调用、CLI 命令、端点、认证变量或部署命令;完成首次运行仍需使用云端 onboarding 或快速入门文档中未随本材料提供的步骤。

这个 Agent 有哪些优点和局限?

优点
  • 长时间运行的任务不受平台所述的执行超时限制,并配有检查点恢复、自动重试、队列和幂等机制。
  • 部署后的任务可加入系统包并运行浏览器、Python 脚本和 FFmpeg,执行边界比纯 JavaScript 无服务器函数更宽。
  • 人工参与是一等流程能力:任务可在 waitpoint 暂停,等待批准、拒绝或反馈。
  • 每次运行具备完整追踪和日志,并支持元数据、标签、失败告警、重放与取消等运维操作。
  • 既提供自动扩缩的托管云,也明确支持 Docker Compose 和 Kubernetes 自托管。
局限
  • 核心开发接口面向 JavaScript 和 TypeScript;其他语言只被描述为可由任务调用的脚本,而非同等 SDK。
  • 云端模式需要连接 Trigger.dev 的服务;选择自托管则要自行承担 Docker Compose 或 Kubernetes 的部署与运维。
  • 材料未给出 SDK 安装命令、Node.js 版本、认证配置、首次触发调用或完整自托管配置,无法仅靠这些内容完成可复现安装。
  • 平台提供的是执行与编排基础设施,而非内置模型、提示词、智能体行为或特定 AI 提供商适配器;这些应用逻辑需要团队自行实现。
  • 引入其任务、队列、环境和版本模型,会形成需要纳入现有应用架构与发布流程的平台集成成本。

这个 Agent 与同类方案有什么区别?

与 AWS Lambda、Vercel 等无服务器平台相比,Trigger.dev 明确强调其任务可以长时间运行而不受这类平台常见的执行超时约束。该材料没有提供成本、延迟、吞吐量或功能覆盖的量化对比。

与相关度最高的同类 agent 并排比较关键指标。

Agent 源码审查 形态 / 费用 Star 最近更新 主语言 完整支持的平台
Trigger.dev 当前 57 · 缺口较多 代码库 / SDK免费版 + 付费版 ★ 17k 6 天前 TypeScript —
Agentspan 62 · 存在缺口 命令行工具免费 + 模型费 ★ 498 1 个月前 TypeScript OpenAI API · Claude API
Dagu 工作流编排器 74 · 存在缺口 命令行工具免费版 + 付费版 ★ 4.5k 今天 Go Codex · Claude Code · Claude API
Conductor 工作流引擎 68 · 存在缺口 命令行工具免费 + 模型费 ★ 32k 1 天前 Java Claude Code · OpenAI API · Claude API

FollowAgents 如何评估这个 Agent?

FollowAgents 源码审查 · FARS-2.1
缺口较多
57/ 100 五分制 2.9 / 5
本评测基于 2026年8月9日 的源码;此后该项目发布了 29 个正式版本,尚未复审。分数与结论只代表评测时的版本。 最近版本 ↓
信任安全 12/29
可靠稳定 8/14
适用触发 12/18
规范维护 12/18
有效结果 9/13
证据核验 4/8
查看各维度的扣分理由
信任安全12 / 29 · 2.1/5

证据显示有安全策略(SECURITY.md)和依赖覆盖(package.json overrides),但未发现明确的权限最小化设计或用户确认机制。数据流透明度有限,敏感数据处理有测试(环境变量脱敏),但未全面覆盖。外部影响和回滚机制未明确。来源归属有贡献者列表,但发布者未验证。

可靠稳定8 / 14 · 2.9/5

自洽性较好,文档与代码示例一致。依赖可用性有pnpm锁文件和覆盖,但未验证。失败消息未在提供文件中体现。

适用触发12 / 18 · 3.3/5

目标受众明确(AI工作流开发者),场景广泛。能力边界有文档说明,触发精度有任务ID和调度。环境适配有自托管和云部署选项。

规范维护12 / 18 · 3.3/5

信息架构清晰,安装说明有快速开始和自托管指南。命名稳定,有示例和FAQ。已知限制未明确列出。许可证为Apache-2.0,版本管理有changesets。维护责任有贡献指南和社区支持。

有效结果9 / 13 · 3.5/5

输出可用性高,有SDK和文档。边际价值明显,提供独特功能。成本效益合理,开源免费。

证据核验4 / 8 · 2.5/5

声明有文档支持,但跨来源验证有限。事实与推断分离较好,但未执行测试。

风险与缓解建议
  • 发布者身份未验证,需谨慎对待。
  • 未发现明确的权限最小化或用户确认机制,需审查实际代码。
  • 依赖覆盖可能掩盖漏洞,需检查具体版本。
证据充分度:低 评估于 2026年8月9日 审查版本 90e8bd5c1205 评估后仓库已有新提交,评分可能未覆盖最新改动
查看完整评分方法 →

最近版本

来自该项目 GitHub Releases 的最新发布记录,说明为上游原文摘录,未经本站改写或测试。

  1. helm-v4.8.3 Helm Chart 4.8.3
    发布说明摘录
    Installation ```bash helm upgrade --install trigger \ oci://ghcr.io/triggerdotdev/charts/trigger \ --version "4.8.3" ``` Changes See commit history for detailed changes in this release.
    在 GitHub 查看 ↗
  2. v4.8.3 trigger.dev v4.8.3
    发布说明摘录
    trigger.dev v4.8.3 Upgrade ```sh npx trigger.dev@latest update # npm pnpm dlx trigger.dev@latest update # pnpm yarn dlx trigger.dev@latest update # yarn bunx trigger.dev@latest update # bun ``` Self-hosted Docker image: [ghcr.io/triggerdotdev/trigger.dev:v4.8.3](https://github.com/triggerdotdev/trigger.dev/pkgs/container/trigger.dev/1473927796?tag=v4.8.3) Release notes Read the full release notes: https://trigger.dev/changelog/v4-8-3 What's changed Improvements …
    在 GitHub 查看 ↗
  3. helm-v4.8.2 Helm Chart 4.8.2
    发布说明摘录
    Installation ```bash helm upgrade --install trigger \ oci://ghcr.io/triggerdotdev/charts/trigger \ --version "4.8.2" ``` Changes See commit history for detailed changes in this release.
    在 GitHub 查看 ↗

常见问题

必须使用 Trigger.dev Cloud 吗?
不是。任务可以连接其自动扩缩的云端服务,也可以按照官方方案通过 Docker Compose 或 Kubernetes Helm chart 自托管。
它是否自带大语言模型或限定模型提供商?
材料没有记录内置模型或独占模型提供商。它被描述为可配合开发者已经使用的框架、服务和 LLM,但具体适配代码与凭据未在材料中说明。
任务失败后会发生什么?
未捕获错误会触发自动重试;平台还提供持久任务、检查点恢复、日志、追踪和可配置的错误告警。具体重试次数和退避默认值未提供。
能否在任务中等待人工审核?
可以。waitpoint 能暂停任务,直到人员批准、拒绝或提供反馈;普通 waits 也可按指定时长暂停执行。
采用前需要确认哪些成本?
材料没有提供云端定价、机器费用或自托管资源估算。评估时需另行核实托管费用,以及自托管 Kubernetes 或 Docker 基础设施和运维成本。
在 GitHub 查看 ↗ 安装 ↓

相关 Agents