conductor-oss / conductor

问题：电商订单流程涉及库存检查、支付、物流等多个微服务，需要保证整个链路的可靠性和一致性，避免因某个服务失败导致订单状态不一致。

方案：使用Conductor定义订单处理工作流，将每个步骤（库存锁定、支付处理、物流创建）封装为独立任务，Conductor会持久化每个步骤状态并自动处理失败重试和补偿。

示例：订单创建后触发工作流：1) 库存服务锁定库存 → 2) 支付服务处理支付 → 3) 物流服务创建运单。如果支付失败，Conductor会自动触发库存解锁的补偿任务。

问题：构建AI应用时需要协调多个LLM调用、工具执行和数据处理步骤，手动管理这些步骤的依赖关系和错误处理非常复杂。

方案：利用Conductor的AI技能包和动态工作流特性，将RAG检索、LLM调用、工具执行等步骤编排为可重放的工作流，支持运行时动态调整流程。

示例：构建客服AI助手：1) 从向量数据库检索相关知识 → 2) 调用GPT-4生成回答 → 3) 如果需要人工审核则暂停等待 → 4) 发送回答给用户。整个过程可完整重放调试。

问题：数据处理管道涉及多个异构系统（数据库、API、文件存储），需要保证数据处理的顺序性和容错性，避免数据丢失或重复处理。

方案：用Conductor编排ETL工作流，每个数据处理步骤作为独立任务，Conductor确保至少一次交付，支持从失败点继续执行，无需从头开始。

示例：每日报表生成：1) 从多个数据库抽取数据 → 2) 数据清洗和转换 → 3) 调用外部API补充信息 → 4) 生成报表文件 → 5) 上传到云存储。任何步骤失败都可单独重试。

问题：系统使用多种语言（Java、Python、Go）编写的微服务，需要协调它们完成复杂业务逻辑，但缺乏统一的编排框架。

方案：Conductor支持多语言Worker，Java服务、Python脚本、Go程序都可以作为工作流任务执行，通过统一的编排引擎管理跨服务调用。

示例：用户注册流程：Java服务验证用户信息 → Python脚本进行风险评估 → Go服务创建账户记录 → JavaScript发送欢迎邮件。所有服务通过Conductor API与编排引擎通信。