restate

GitHub
3.7k 144 简单 3 次阅读 今天NOASSERTIONAgent插件
AI 解读 由 AI 自动生成,仅供参考

Restate 是一个旨在简化高可用性应用构建的开源平台。它通过提供分布式的持久化编程原语,让开发者能够轻松创建能够容忍所有基础设施故障的应用程序,无需成为分布式系统专家。

在实际开发中,Restate 解决了传统微服务和异步任务在遇到网络抖动或服务宕机时容易丢失状态或逻辑中断的问题。它将工作流编排、事件处理、AI 智能体及微服务调度等功能封装为易于使用的代码块,确保任务在任何情况下都能可靠完成。

Restate 非常适合后端开发者、架构师以及正在构建复杂异步流程或智能体应用的团队。其技术亮点在于对 TypeScript、Java、Python、Go 和 Rust 等多种主流语言的全面支持,并提供极快的本地启动体验。借助 Restate,你可以专注于业务逻辑,而将复杂的容错机制交给平台自动处理,从而显著提升开发效率和系统稳定性。

使用场景

某电商研发团队正在开发一个智能客服工单处理系统,需要串联数据库查询、支付网关回调及邮件通知等多个长耗时步骤。

没有 Restate 时

  • 网络波动或服务重启导致任务中断后,需手动编写复杂的重试逻辑与状态快照恢复代码。
  • 分布式环境下,微服务间调用失败难以追踪,排查故障时需深入分析底层基础设施日志。
  • 异步任务超时控制困难,往往需要引入额外的消息队列和独立的调度器来维持可靠性。
  • 维护长流程的执行上下文极其脆弱,一旦容器崩溃,所有中间进度都会丢失。

使用 Restate 后

  • Restate 自动持久化执行状态,节点故障后能无缝续跑,无需开发者手动干预状态保存细节。
  • 内置强大的重试机制屏蔽了底层网络抖动,开发者只需专注于核心业务逻辑的实现。
  • 通过声明式工作流编排,简化了多步骤调用的依赖管理与错误处理,大幅降低代码复杂度。
  • 原生支持状态机模式,轻松管理工单从创建到关闭的完整生命周期,确保数据一致性。

Restate 将分布式系统的容错能力封装为简单的编程原语,让构建高可靠应用不再需要深厚的分布式架构经验。

运行环境要求

操作系统
  • Linux
  • macOS
GPU

未说明

内存

未说明

依赖
notesRestate 是一个分布式持久化执行框架,用于构建弹性应用(如 AI Agent、工作流),并非特定的 AI 模型训练库。支持 TypeScript、Java、Kotlin、Python、Go、Rust 等多种语言 SDK。预编译二进制文件仅针对 MacOS 和 Linux 提供,也可通过 Docker 运行。具体依赖版本请参考各 SDK 的独立仓库 README。
python未说明
restate hero image

快速开始

Documentation Examples Discord Slack Twitter

Restate - 轻松构建高韧性应用!

Restate overview

Restate 是构建高韧性应用最简单的方式。

Restate 提供了您日常构建模块的分布式持久化版本,让您能够构建各种用例:

开始使用 Restate

  1. 🏎 跟随快速入门指南 在 2 分钟内让 Restate 运行起来!
  2. 💡 Restate 之旅 带您了解 Restate 最重要的功能。

软件开发工具包 (SDK)

Restate 支持以下 SDK:

安装

我们提供适用于 MacOS 和 Linux 的 CLI (命令行界面) 和服务器的预编译二进制文件。

请查看 快速入门文档中的安装说明

安装服务器

通过 Homebrew 安装:

brew install restatedev/tap/restate-server

通过 npx 运行:

npx @restatedev/restate-server

通过 Docker 运行:

docker run --rm -p 8080:8080 -p 9070:9070 -p 9071:9071 \
    --add-host=host.docker.internal:host-gateway docker.restate.dev/restatedev/restate:latest

安装 CLI

通过 Homebrew 安装:

brew install restatedev/tap/restate

通过 npm 安装:

npm install --global @restatedev/restate

通过 npx 运行:

npx @restatedev/restate

您也可以从 发布页面 或我们的 下载页面 下载二进制文件。

社区

核心原语

Restate 为简化应用开发所提供的核心原语如下:

  • 可靠执行:Restate 保证代码运行完成。失败会导致重试,并使用 持久化执行机制 (Durable Execution) 来恢复部分进度并防止重新执行已完成的步骤。
  • 可靠通信:服务之间进行通信时采用精确一次语义:无论是 请求 - 响应、单向消息还是定时任务。Restate 可靠地传递消息,并使用持久化执行来确保不会发生丢失或重复。
  • 持久化 Promise 和定时器:在 Restate 中注册 Promise/Future 和定时器,使其对故障具有弹性(例如睡眠、Webhook、定时器)。Restate 可以在故障、进程和时间跨度过后恢复它们。
  • 一致状态:实现 有状态实体,每个实体拥有隔离的键值 (K/V) 状态。Restate 将 K/V 状态更新与执行进度一起持久化,以确保状态一致。Restate 在调用时将 K/V 状态附加到请求上,并在完成后写回。这对于 FaaS (函数即服务) 部署特别高效(有状态无服务器,太棒了!)。
  • 挂起用户代码:长时间运行的代码在等待 Promise/Future 时会挂起,并在该 Promise 解析时恢复。这与无服务器部署结合使用时特别有用。
  • 可观测性与自省:Restate 包含一个 UI 和 CLI,用于检查跨服务和调用的 应用程序状态。Restate 自动为处理器之间的交互生成 OpenTelemetry 跟踪。

贡献

如果您加入 Restate 社区并开始贡献,我们将非常兴奋! 无论是功能请求、错误报告、想法与反馈还是拉取请求 (PR),我们都感激任何及所有贡献。 我们知道您的时间宝贵,因此我们非常重视任何贡献的努力!

请查看我们的 开发指南本地开发技巧 以开始上手。

版本

Restate 遵循 语义化版本控制 (Semantic Versioning)

您可以安全地从 Restate x.y 升级到 x.(y+1) 版本,而无需执行任何手动数据迁移,因为 Restate 会为您执行自动数据迁移。

关于 SDK 兼容性,请参考各自 README 中的支持版本矩阵:

在本地构建 Restate

若要在本地构建 Restate,请 遵循构建说明

版本历史

v1.5.52025/11/27
v1.5.42025/11/25
v1.5.32025/10/21
v1.5.22025/10/08
v1.5.12025/10/01
v1.5.02025/09/16
v1.5.0-rc.22025/09/12
v1.5.0-rc.12025/09/12
v1.6.22026/02/13
v1.6.12026/02/10
v1.6.02026/01/30
v1.6.0-rc.52026/01/28
v1.6.0-rc.42026/01/28
v1.6.0-rc.32026/01/27
v1.5.62025/12/11
v1.4.42025/08/08
v1.4.4-rc.22025/08/07
v1.4.32025/07/29
v1.4.22025/07/07
v1.4.12025/06/25

常见问题

相似工具推荐

stable-diffusion-webui

stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面,旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点,将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。 无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师,还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员,都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度:不仅支持文生图、图生图、局部重绘(Inpainting)和外绘(Outpainting)等基础模式,还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外,它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具,支持多种神经网络放大算法,并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备,stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项,让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。

162.1k|★★★☆☆|今天
开发框架图像Agent

everything-claude-code

everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手(如 Claude Code、Codex、Cursor 等)打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件,而是一个经过长期实战打磨的完整框架,旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。 通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能,everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现,帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略,使得模型响应更快、成本更低,同时有效防御潜在的攻击向量。 这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库,还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试,everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目,它融合了多语言支持与丰富的实战钩子(hooks),让 AI 真正成长为懂上

139k|★★☆☆☆|今天
开发框架Agent语言模型

ComfyUI

ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎,专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式,采用直观的节点式流程图界面,让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。 这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景,也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果,轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性,不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台,还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构,并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。 无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者,还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者,ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能,使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一,帮助用户将创意高效转化为现实。

107.7k|★★☆☆☆|2天前
开发框架图像Agent

ML-For-Beginners

ML-For-Beginners 是由微软推出的一套系统化机器学习入门课程,旨在帮助零基础用户轻松掌握经典机器学习知识。这套课程将学习路径规划为 12 周,包含 26 节精炼课程和 52 道配套测验,内容涵盖从基础概念到实际应用的完整流程,有效解决了初学者面对庞大知识体系时无从下手、缺乏结构化指导的痛点。 无论是希望转型的开发者、需要补充算法背景的研究人员,还是对人工智能充满好奇的普通爱好者,都能从中受益。课程不仅提供了清晰的理论讲解,还强调动手实践,让用户在循序渐进中建立扎实的技能基础。其独特的亮点在于强大的多语言支持,通过自动化机制提供了包括简体中文在内的 50 多种语言版本,极大地降低了全球不同背景用户的学习门槛。此外,项目采用开源协作模式,社区活跃且内容持续更新,确保学习者能获取前沿且准确的技术资讯。如果你正寻找一条清晰、友好且专业的机器学习入门之路,ML-For-Beginners 将是理想的起点。

85k|★★☆☆☆|今天
图像数据工具视频

ragflow

RAGFlow 是一款领先的开源检索增强生成(RAG)引擎,旨在为大语言模型构建更精准、可靠的上下文层。它巧妙地将前沿的 RAG 技术与智能体(Agent)能力相结合,不仅支持从各类文档中高效提取知识,还能让模型基于这些知识进行逻辑推理和任务执行。 在大模型应用中,幻觉问题和知识滞后是常见痛点。RAGFlow 通过深度解析复杂文档结构(如表格、图表及混合排版),显著提升了信息检索的准确度,从而有效减少模型“胡编乱造”的现象,确保回答既有据可依又具备时效性。其内置的智能体机制更进一步,使系统不仅能回答问题,还能自主规划步骤解决复杂问题。 这款工具特别适合开发者、企业技术团队以及 AI 研究人员使用。无论是希望快速搭建私有知识库问答系统,还是致力于探索大模型在垂直领域落地的创新者,都能从中受益。RAGFlow 提供了可视化的工作流编排界面和灵活的 API 接口,既降低了非算法背景用户的上手门槛,也满足了专业开发者对系统深度定制的需求。作为基于 Apache 2.0 协议开源的项目,它正成为连接通用大模型与行业专有知识之间的重要桥梁。

77.1k|★★★☆☆|昨天
Agent图像开发框架

OpenHands

OpenHands 是一个专注于 AI 驱动开发的开源平台,旨在让智能体(Agent)像人类开发者一样理解、编写和调试代码。它解决了传统编程中重复性劳动多、环境配置复杂以及人机协作效率低等痛点,通过自动化流程显著提升开发速度。 无论是希望提升编码效率的软件工程师、探索智能体技术的研究人员,还是需要快速原型验证的技术团队,都能从中受益。OpenHands 提供了灵活多样的使用方式:既可以通过命令行(CLI)或本地图形界面在个人电脑上轻松上手,体验类似 Devin 的流畅交互;也能利用其强大的 Python SDK 自定义智能体逻辑,甚至在云端大规模部署上千个智能体并行工作。 其核心技术亮点在于模块化的软件智能体 SDK,这不仅构成了平台的引擎,还支持高度可组合的开发模式。此外,OpenHands 在 SWE-bench 基准测试中取得了 77.6% 的优异成绩,证明了其解决真实世界软件工程问题的能力。平台还具备完善的企业级功能,支持与 Slack、Jira 等工具集成,并提供细粒度的权限管理,适合从个人开发者到大型企业的各类用户场景。

70.6k|★★★☆☆|今天
语言模型Agent开发框架