Framework per AI Agents "durable by default" (resumable, crash-proof)

Gli sviluppatori che costruiscono AI agent in Node.js (e non solo) sono frustrati dalla fragilità dell'infrastruttura corrente. Come dice il post su r/node (Node.js subreddit, community di sviluppatori senior): "If an agent task takes 2 minutes and involves 5 API calls, a single network hiccup or a pod restart kills the entire process. You lose the context, you lose the progress, and you probably leave your DB in an inconsistent state." La soluzione adottata è manualmente salvare midpoint in Redis o DB — "200 lines of plumbing code for every tool call". L'OP chiede esplicitamente: "I want to be able to write my logic in plain TypeScript, hit a 30-second API timeout, and have the system just… wait and resume when it's ready." Il dolore è confermato anche da un articolo Medium "Beyond the Request-Response: Building Durable AI Agents in 2026" che descrive lo scenario esatto (agente al 80% di un task da $4 di token, ucciso da un timeout) e indica che "the most robust Python stacks are moving toward Durable Execution Graphs" — ma in TypeScript/Node non esiste ancora una soluzione matura e diffusa.

Un framework open-source (con tier hosted/managed SaaS) che fa per gli AI agent quello che Temporal/Restate fanno per i workflow tradizionali: durabilità, resume automatico, human-in-the-loop, state hydration — ma pensato nativamente per i pattern degli LLM agent (tool calls, reasoning steps, token budget tracking). Il "Durable Execution Graph" per agent scritto in TypeScript, dove l'agent può essere sospeso, ispezionato, e ripreso. Il post lo dice chiaro: "In 2026 we don't 'run' an agent; we hydrate it."