AWS Step Functions
AWS提供的无服务器工作流服务，通过状态机模型将每一步执行结果持久化至托管存储，支持复杂分布式应用的编排
核心事实
时间轴 (近 90 天)
队列排空策略的延迟性能可以匹敌AWS Step Functions，同时消除了每个作业的启动开销
任务编排管理数据管道各步骤的依赖关系、调度时机与失败重试，常见工具包括 Apache Airflow、AWS Step Functions
异步任务挂起可通过LangGraph的中断机制或AWS Step Functions的等待令牌等底层能力实现
AWS Step Functions 使用 Amazon States Language（JSON 格式）作为工作流编排的结构化语言
本项目通过Step Functions实现的自动重训练机制达到MLOps成熟度Level 1的水平
项目使用Step Functions、Lambda和EventBridge组合触发数据抓取、处理和模型重训练流程
全部知识事实 (8)
当前Agent编排领域存在抽象层级错配的两极分化格局：重量级方案如LangGraph、Temporal、AWS Step Functions抽象层级过高，轻量级工具如PM2、Supervisor抽象层级过低
80%部分验证持久化执行引擎（Durable Execution）的代表性实现包括Temporal、AWS Step Functions以及LangGraph Platform
75%待验证队列排空策略的延迟性能可以匹敌AWS Step Functions，同时消除了每个作业的启动开销
50%待验证任务编排管理数据管道各步骤的依赖关系、调度时机与失败重试，常见工具包括 Apache Airflow、AWS Step Functions
50%待验证异步任务挂起可通过LangGraph的中断机制或AWS Step Functions的等待令牌等底层能力实现
50%待验证AWS Step Functions 使用 Amazon States Language（JSON 格式）作为工作流编排的结构化语言
50%待验证本项目通过Step Functions实现的自动重训练机制达到MLOps成熟度Level 1的水平
50%待验证项目使用Step Functions、Lambda和EventBridge组合触发数据抓取、处理和模型重训练流程
50%