MCP Tasks (async): Why Aren't Any Agents Supporting Them? — Cornelia Davis, Temporal
MCP tasks är en standard som låter AI-agenter starta långkörande jobb som kan pausas, rapporteras på och återupptas utan att förlora sitt arbete — till exempel en fakturabehandling som kan vänta på att en människa godkänner något mittunder.
Cornelia Davis, expert på distribuerade system, visar hur detta löser ett verkligt problem: när nätverk bryter eller processer kraschar under ett långtidsjobb går ofta all kontext förlorad. Specifikationen använder en statslös kärna med långkörande beteende som tillägg, och låter servern skicka uppdateringar till klienten i stället för att klienten frågar hela tiden. Trots att tekniken finns stöder nästan ingen AI-agent den än, delvis för att det är svårt att få långkörande arbete rätt.
Sammanfattningen är skriven av Vibekollen utifrån källans egen publicering. Innehållet tillhör AI Engineer.
Mer från AI Engineer
The exact tools used to port a massive codebase in days #programming #typescript #dev
AI Engineer för 3 tim sedan
The Universal Remote Control for AI — Alex Hancock, Block
AI Engineer för 7 tim sedan
MCP Apps: Give the Model Data, Give the User a UI — Dustin Mihalik, Indeed
AI Engineer för 8 tim sedan
Your agents lack context: Here's how to fix "You're absolutely right!" — Brandon Waselnuk, Unblocked
AI Engineer för 9 tim sedan