Celery / Temporal / LangGraph 对比与选型

关注点：任务的异步执行和分发

特点：
├── 简单的生产者/消费者模型
├── 任务是无状态的独立单元
├── 失败重试较基础
└── 不关心任务之间的关系

适合：发邮件、处理图片、跑定时任务
不适合：复杂的多步骤流程、长时间运行

关注点：复杂业务流程的可靠编排

特点：
├── 状态全程持久化
├── 崩溃自动恢复
├── 支持运行数天/数月
└── 强事务保证

适合：订单流程、金融对账、复杂业务编排
不适合：专门为 AI 推理设计

关注点：LLM 的推理循环和智能决策

特点：
├── 专为 LLM 场景设计
├── 支持 Think → Act → Observe 循环
├── 内置工具调用、多 Agent 协作
└── 与 LangChain 生态深度集成

适合：AI Agent、多步推理、智能助手
不适合：纯业务流程编排（杀鸡用牛刀）

┌─────────────────────────────────────────┐
│           你的应用                        │
├─────────────────────────────────────────┤
│  AI 推理层    →    LangGraph             │  ← AI 决策/Agent
├─────────────────────────────────────────┤
│  业务流程层   →    Temporal              │  ← 复杂业务编排
├─────────────────────────────────────────┤
│  异步任务层   →    Celery                │  ← 简单异步任务
└─────────────────────────────────────────┘

用户下单
    ↓
[Temporal 工作流]  ← 编排整个订单业务流程
    ├── 支付验证
    ├── 库存检查
    ├── 调用 LangGraph ←── AI 智能客服/风控决策
    │       ├── 分析用户行为
    │       ├── 调用风控工具
    │       └── 循环推理直到有结论
    ├── 发货处理
    └── [Celery 任务] ←── 发送短信/邮件通知

用户提交需求
    ↓
[Celery] 放入队列，异步处理
    ↓
[LangGraph Agent]
    ├── 理解需求
    ├── 搜索资料（工具调用）
    ├── 生成内容
    ├── 自我评审
    └── 循环修改直到满意
    ↓
[Celery] 发送结果通知

你的需求是什么？
│
├── 只是需要异步执行任务？
│       └── ✅ Celery 足够了
│
├── 有复杂的多步骤业务流程？
│   需要崩溃恢复、强一致性？
│       └── ✅ Temporal
│
├── 核心是 AI Agent / LLM 推理？
│   需要循环思考、工具调用？
│       └── ✅ LangGraph
│
└── 既有复杂业务流程，又有 AI 能力？
        └── ✅ Temporal + LangGraph 组合
            （Temporal 编排业务，LangGraph 负责 AI 节点）

LangGraph 单独使用
→ 内置的 checkpointer 够用
→ 不引入额外复杂度

LangGraph + Celery
→ LangGraph 处理 AI 逻辑
→ Celery 处理通知、异步任务等周边工作

Temporal + LangGraph + Celery
→ Temporal 作为主编排
→ LangGraph 作为 AI 能力节点
→ Celery 处理轻量异步任务