从 Chatbots 到 Agentic Systems：我们为何将 ANTICIPA 从 Dialogflow 迁移到 Mastra AI

Source: Dev.to

（请提供您希望翻译的正文内容，我将为您翻译成简体中文并保留原始的格式、Markdown 语法以及技术术语。）

构建能够处理简单 FAQ 的 AI 代理已经是一个成熟的方案。

构建能够生成遥感地图、查询人道主义数据库并在长时间内保持深度上下文的 AI 代理？那是完全不同的难题。

在 ANTICIPA，一个专注于风险管理和韧性的 AI 驱动平台，我们的目标是为弱势社区提供实时数据。为实现这一目标，我们需要一种不仅能“对话”，而且能够 执行复杂、长时间运行任务 的架构。关于 ANTICIPA 的更多信息请参见： Global Projects

我们最初使用 Google 的 Conversational Agents（前身为 Dialogflow CX）开启旅程。它让我们能够快速起步，但随着用例变得更加复杂，我们撞上了架构瓶颈。以下是我们决定将核心代理基础设施迁移到 Mastra AI 的原因，以及软件架构师在构建稳健 AI 工作流时应考虑的要点。

蜜月期：为什么对话代理是很好的起点

别误会：Conversational Agents（Dialogflow）是一个极佳的工具。如果你需要在几分钟内搭建一个代理系统、享受使用额度并快速定义 Playbook，它的确非常高效。

通过 API 连接工具、为简单的 RAG 设置知识库，或从 BigQuery 拉取数据，都异常简便。对于确定性、短时交互，它表现完美。但我们的需求远比这更重。

瓶颈：30 秒墙

在 ANTICIPA，我们的代理充当分析引擎。核心功能之一是与 Google Earth Engine (GEE) 集成，为社区提供定制的遥感地图。我们还在庞大的人道主义数据源上运行重量级的 Graph Retrieval‑Augmented Generation (GraphRAG) 流水线。

这些过程需要时间，而 Dialogflow 对 webhook 响应施加了 严格的 30 秒超时。如果你的处理耗时 31 秒，代理就会失败。为绕过此限制，我们使用 Google Cloud Pub/Sub 实现了异步方案。虽然可行，但在编排、维护和扩展方面极其困难。我们不得不构建复杂的脚手架，仅仅是为了对抗框架的局限。

“30 分钟失忆” 与用户体验摩擦

第二个主要障碍是状态管理。Dialogflow 的会话上下文在 30 分钟 后过期。在灾害风险管理场景中，用户可能请求一次分析，去处理紧急情况，然后在一小时后返回并期望代理记得之前的对话。使用 Dialogflow，代理会出现“30 分钟失忆”。

Duration Limits – Dialogflow Docs

此外，交付丰富的 UX 组件也很痛苦。发送 WhatsApp Flow 或交互式按钮需要高度特定、复杂的 webhook 调用。更糟的是，一旦发送了地图或 WhatsApp Flow，几乎不可能将该上下文再传回代理，让它知道用户正在查看什么。代理缺乏情境感知。

转折：用 Mastra AI 掌控全局

我们需要一个专为真正的 多步骤推理、长时间运行任务 和 持久记忆 设计的框架。我们迁移到 Mastra AI，架构上的转变解决了最大的痛点：

1. Zod, TypeScript,

and the power of “Vibe Coding”
我们在代理工程中倾向使用 TypeScript 而非 Python。在“Vibe Coding”（使用 LLM 快速生成代码）的时代，Python 严格的缩进在即时生成时往往会导致脆弱的逻辑。Mastra AI 与 Zod 的深度集成为我们提供了极其强大的类型和结构保证。当我们定义工具或数据模式时，能够对输入和输出结构进行绝对控制。

2. 通过 PostgreSQL 实现持久记忆
   Mastra AI 让我们摆脱了 30 分钟会话限制。我们现在使用 PostgreSQL 来管理记忆和历史。我们可以通过消息数量显式指定上下文窗口，为代理提供对系统中所有发生事项的稳健、长期记忆，包括用户交互过的 WhatsApp 流程或地图。

3. 灵活的工作流和原生评估
   从僵硬的确定性流程转向真正生成式、具代理性的工作流在我们之前的技术栈中是个挑战。Mastra AI 的 Workflows 为我们提供了所需的灵活性。

本地评估

将本地评估内置于系统，使我们能够无缝测试人道主义 RAG 输出的准确性。

本地评估文档

架构师的结论

• 快速客服或基本事务路由
  如果您正在为这些用例构建 AI 助手，Google 的 Conversational Agents 将帮助您在创纪录的时间内投入生产。

• 复杂的高延迟工作流
  如果您的系统需要：

  • 执行高延迟 API 调用（例如卫星影像生成）
  • 持久的长期记忆
  • 对代理间通信进行严格的数据类型约束

  那么您需要摆脱 30 秒 webhook 限制。对我们 ANTICIPA 来说，迁移到 Mastra AI 是一次战略性举措，终于让我们的代理能够在没有人为限制的情况下思考和行动。