AI Radar — лента🤖 AI-агенты прямо в Airflow DAG
Apache Airflow выпустил AI Provider 1.0: LLM-агенты теперь работают прямо в DAG, а опасные действия можно останавливать для ручного одобрения.
Что внутри. Провайдер добавляет задачи с циклами агентов, вызовами инструментов и передачей результатов через XCom. Сгенерированный код выполняется в песочнице. Есть автоматические и определяемые моделью повторные попытки, метрики и журналирование вызовов инструментов.
Когда включать. Для гейтов человеческого одобрения нужен Airflow 3.3+, а для установки провайдера, изолированного выполнения и повторных попыток — Airflow 2.11. По умолчанию один вызов модели получает 60 секунд, а ожидание одобрения инструмента — 1 час.
Для команд. Уже настроенные DAG можно дополнить агентами, не создавая отдельную агентную платформу. Планирование, подключения, секреты, повторные попытки и наблюдаемость остаются внутри Airflow. Перед публикацией в Slack, отправкой письма или запросом на запись можно поставить гейт одобрения.
Песочница изолирует код слабее контейнеров или виртуальных машин: это Python-подпроцесс с ограниченным доступом. Для недоверенного кода и более строгих требований задачу оборачивают в KubernetesPodOperator или запускают в отдельном кластере.
Что это значит: Airflow превращается из оркестратора обычных задач в рабочее место для управляемых LLM-агентов с контролем и аудитом.
Оригинальная публикация в Telegram