使用 Inngest 构建无服务器事件驱动工作流与后台任务

解决 Serverless 环境下难以处理长耗时任务、复杂重试机制和状态维护的痛点，通过事件驱动的 Step 函数实现可靠的异步工作流。

为什么需要这个技能

在传统的 Serverless 架构（如 Vercel 或 Cloudflare Workers）中，函数有严格的执行时间限制。如果需要处理一个需要运行 10 分钟的 AI 管道，或者需要在 24 小时后发送提醒邮件，直接编写函数会导致超时或内存泄漏。

Inngest 引入了“持久化执行”的概念。它将工作流分解为多个 Step，每个步骤的结果都会被持久化存储。这意味着你可以定义一个包含 step.sleep('24h') 的函数，而无需启动一个常驻的 Redis 队列或复杂的 BullMQ 集群。它通过 HTTP 协议与你的应用通信，让后台任务像编写普通 API 接口一样简单。

适用场景

用户生命周期自动化：用户注册 $\to$ 发送欢迎邮件 $\to$ 等待 24 小时 $\to$ 发送引导提示。
复杂 AI 管道：文档上传 $\to$ 文本提取 $\to$ 分块 $\to$ 生成 Embedding $\to$ 写入向量数据库（每步独立重试）。
可靠的 Webhook 处理：处理 Stripe 或 GitHub 的回调，利用幂等性键（Idempotency Key）防止重复处理订单。
定时任务（Cron Jobs）：每日早 9 点自动生成用户数据报表并分发。

核心工作流

定义事件 Schema：在 Inngest 客户端中定义强类型的事件，确保触发器与数据结构一致。
构建 Step 函数：使用 step.run 将大任务拆分为原子步骤，使用 step.sleep 实现非阻塞等待。
配置并发与重试：针对下游 API 限制设置 concurrency（并发数），并定义失败后的自动重试策略。
部署 Serve Handler：在 Next.js 或 Express 等框架中创建单一的 HTTP 端点，由 Inngest 云端调度执行。

// 示例：一个简单的 AI 处理工作流
export const processDocument = inngest.createFunction(
  { id: 'process-document', concurrency: { limit: 5 } },
  { event: 'document/uploaded' },
  async ({ event, step }) => {
    const text = await step.run('extract-text', async () => {
      return await extractTextFromPDF(event.data.fileUrl);
    });

    const chunks = await step.run('chunk-text', () => chunkText(text));

    await step.run('store-vectors', async () => {
      await vectorDb.upsert({ vectors: chunks });
    });

    return { status: 'indexed' };
  }
);

下载和安装

下载 inngest 中文版 Skill ZIP

解压后将目录放入你的 AI 工具 skills 文件夹，重启工具后即可使用。具体路径参考内附的 USAGE.zh.md。

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