Объединение Temporal и LangGraph порождает обманчиво простой вопрос: какой рантайм владеет состоянием агента? Оба сохраняют прогресс выполнения, но сохраняют разные виды прогресса. Temporal реконструирует состояние Workflow из истории событий и повторно использует записанные результаты Activity во время воспроизведения. LangGraph сохраняет состояние графа в пределах области видимости потока как контрольные точки и возобновляет работу с границ супершагов. Рассмотрение этих механизмов как взаимозаменяемых создает неоднозначную семантику восстановления. Поэтому производственная интеграция требует явного определения ответственности за бизнес-прогресс, рабочее состояние агента и передачу между ними. Язык развертывания, бэкенд хранения, поставщик модели и топология хостинга остаются неуказанными предположениями.Текущая интеграция Temporal LangGraph сужает проблему. Его плагин Python в публичной предварительной версии может запускать узлы LangGraph как Temporal Activity или детерминированный код Workflow, в то время как Temporal обеспечивает долговечность; документация рекомендует контрольную точку LangGraph в памяти, а не отдельную контрольную точку PostgreSQL или Redis. Continue-As-New может переносить кэшированные результаты задач в следующий запуск Workflow.