Un état qui survit à l’exécution

Un workflow qui doit se souvenir de quelque chose commence d’ordinaire par le provisionnement d’une base. Ici le stockage est un composant du canevas — flux en ajout seul, enregistrements clé/valeur et mémoire d’agent, limités à votre espace de travail, avec une fenêtre de rétention que vous choisissez.

Flux, enregistrements clé/valeur et mémoire d’agent comme composants du canevas — limités à votre espace de travail, avec la rétention que vous fixez.

Ce que le stockage vous apporte

Capacités de la plateforme

Dois-je provisionner une base de données ?

Non. Le stockage fait partie de la plateforme : rien à dimensionner, à maintenir, à connecter ni à payer séparément. Vous placez le composant, choisissez un namespace et y écrivez — et l’usage est mesuré par espace de travail, si bien que ce que coûte la mémoire d’un workflow est un chiffre visible et non une surprise.

Combien de temps mes données sont-elles conservées ?

Aussi longtemps que le dit la fenêtre de rétention de ce namespace. Les données de travail peuvent expirer en quelques jours tandis que les enregistrements qui comptent sont gardés bien plus longtemps, et cette fenêtre est un réglage, pas une tâche de nettoyage à écrire. Il n’existe délibérément pas de « conserver indéfiniment » : ce dont vous avez besoin sans limite de temps a sa place là où vous faites des sauvegardes.

Un agent IA peut-il y lire et y écrire ?

Oui, si vous le lui accordez. Le même stockage existe comme une étape ordinaire que vous placez et comme un outil qu’un agent peut appeler — c’est ainsi qu’il garde une mémoire d’un tour à l’autre. Les deux voies sont limitées au même espace de travail et mesurées de la même façon : accorder la capacité n’élargit pas ce qui est atteignable.

Essayez sur un vrai workflow