核心功能
使用指南
- 1
访问 trigger.dev 注册账号并创建项目，获取项目引用与开发密钥。
- 2
在本地项目执行 npx trigger.dev@latest init 初始化 SDK 与配置文件。
- 3
在 trigger 文件夹内用 task() 定义任务，填写 id、retry 策略与 run 函数。
- 4
用 chat.agent() 声明 Agent，传入 tools、模型与 streamText 运行逻辑。
- 5
为需要人工确认的工具加 needsApproval 标记，实现暂停后再继续的流程。
- 6
本地运行 npx trigger.dev@latest dev 调试，实时查看日志与任务运行详情。
- 7
执行 npx trigger.dev@latest deploy 部署到云端，任务自动获得弹性伸缩能力。
- 8
在控制台查看运行记录，用标签、元数据过滤失败任务并批量重跑。
- 9
通过 Realtime hooks 将运行状态与流式文本接入前端界面。
优势亮点
任务在部署、崩溃与刷新后仍可恢复，长流程不会因单点失败而从头重跑。
支持自定义 esbuild 插件、apt 包、FFmpeg 与 Python，运行环境不设硬性限制。
chat.agent 内置工具调用、审批暂停、流式输出与遥测，减少样板代码。
Apache 2.0 协议，源码可查可改，团队可在自有基础设施上部署。
使用须知
定价: Trigger.dev 采用开源加云托管的模式：SDK 与平台代码以 Apache 2.0 协议开放，可自行部署到自有基础设施；云版本按代码实际执行时间计费，开发环境提供一定免费额度，具体价格随版本与用量调整，以官网定价页为准。建议个人开发者与小项目先用云版免费额度验证流程，有合规或成本控制需求的中大型团队再评估自托管方案。
价格和授权政策可能变化，请以官网最新信息为准
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常见问题
深度了解
Trigger.dev 是一个面向 TypeScript 开发者的开源平台，定位是构建持久化 AI Agent 与后台工作流。它解决的核心问题是：AI 任务动辄运行数分钟甚至数小时，普通 Serverless 函数会超时，自建队列又难以处理状态恢复。Trigger.dev 让任务在刷新、重部署或崩溃后继续运行，并把重试、队列与可观测性做成默认能力。
功能层面，它提供 task() 与 chat.agent() 两套声明式 API，支持自动重试、指数退避、Cron 定时、批量触发、结构化输入输出与人在回路审批。Realtime API 可以把 LLM 流式输出直接推到前端，无需额外搭建 API 路由。可观测性模块包含日志、追踪、运行仪表盘、标签过滤与实时告警，任务失败会通过邮件、Slack 或 webhook 通知。部署后平台负责伸缩，只在代码实际执行时计费。
使用场景覆盖 AI 客服与支持 Agent、媒体处理与生成、营销邮件序列、定时抓取、浏览器自动化、语义搜索与 Python 脚本执行。用户可以在构建流程中安装 FFmpeg、Puppeteer、Prisma 或任意 apt 包，构建产物与最终容器镜像均可自定义，这是多数受限运行时做不到的。
与 Inngest、Temporal 相比，Trigger.dev 更聚焦 TypeScript 与 AI Agent 场景：Inngest 偏事件驱动编排，Temporal 面向企业级工作流但需自行运维，Trigger.dev 则在开箱可用性与构建自由度之间取平衡。Apache 2.0 协议允许自托管，云版本按用量付费。
适合人群为用 TypeScript 开发 AI 产品的后端与全栈工程师、需要可靠后台任务的 SaaS 团队，以及希望减少基础设施投入的独立开发者。若项目对运行环境有严格合规要求，或团队主要使用 Java、Go 生态，可先评估其云服务是否满足数据驻留需求。
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