时序执行平台对于分布式系统和 AI 代理至关重要，但在工人部署与扩展方面面临挑战。传统方法通常涉及管理 Kubernetes 或虚拟机，导致持续的成本支出和扩展延迟。时序云（Temporal Cloud）现已推出基于 Cloud Run 的无服务器工人（Serverless Workers），以解决这些问题。这些工人以“工人池”（worker pool）的形式部署，由时序自动扩展，即使在空闲时也可缩容至零。这消除了管理集群或自动伸缩器的需求，且无需修改工人代码。Cloud Run 工人池专为持续运行的后台任务设计，与时序工人的运作方式相契合。时序云通过 Cloud Run Admin API 监控任务队列并调整工人池规模。每个工人构建版本运行在独立的池中，允许旧版本在需要前缩容至零。该技术实现了 AI 的自动扩展代理工人，高效处理长运行工作流，并支持突发式批量处理，同时节省成本。此前，在 Cloud Run 上运行时序工人需要针对端口监听和实例计费进行变通处理。工人池消除了这些限制，无需管理端点，以更低成本提供稳定的 CPU 资源。扩展过程不会引发修订版本更替（revision churn），时序云通过监控任务积压延迟来管理增长。缩容策略更为保守，以确保可用性，并支持可配置的工人优雅关闭。时序云上的时序无服务器工人还强制实施时序工人版本控制（Temporal Worker Versioning），这是针对有状态、确定性工作流的关键功能。部署新代码会为每个版本创建独立的工人池，防止运行中途出现错误。工作流可保留在其原始版本上，或根据工作流类型配置为自动升级。设置流程包括：将工人容器化、作为 Cloud Run 工人池部署、授予时序云相应权限，并创建工人部署版本。此新功能目前处于预览阶段。