レジリエントなAIエージェントの構築
AIエージェントは、本番環境で失敗することがよくあります。開発環境は完璧ですが、現実の世界はそうではありません。ネットワークのタイムアウト、APIの制限、不適切なデータといった問題に直面することになります。エージェントは、クラッシュすることなくこれらの問題に対処できなければなりません。
より優れたエージェントを構築するために、以下の5つのパターンを活用してください：
指数バックオフとジッター (Exponential Backoff with Jitter) API呼び出しをすぐに再試行しないでください。これはサービスに過剰な負荷をかけます。失敗するたびに増大する遅延を使用してください。各遅延にわずかなランダムな時間を加えます。これにより、多数のエージェントが全く同じ瞬間にサービスにアクセスしてしまうのを防ぐことができます。
サーキットブレーカー (Circuit Breakers) サービスが繰り返し失敗する場合は、その呼び出しを停止します。これにより、サービスが回復するための時間を確保できます。エージェントは、ループに陥る代わりに故障した部分をスキップすることで、稼働を継続できます。
段階的な機能縮退 (Graceful Degradation) 常に「プランB」を用意しておきましょう。メインのLLMが失敗した場合は、キャッシュされたレスポンスを試行します。それも失敗した場合は、テンプレートによるレスポンスを使用します。これにより、システム障害が発生している間でも、ユーザーに回答を提供し続けることができます。
状態管理 (State Management) 長時間のタスクは、クラッシュが発生しても継続できなければなりません。進捗状況を頻繁に保存してください。エージェントが再起動した際、最後に保存された状態を読み込み、中断した箇所から再開できるようにします。
継続的なモニタリング (Continuous Monitoring) メトリクスを追跡してください。リクエスト数、失敗率、レスポンスタイムを把握する必要があります。測定できないものは、修正できません。
これらの防御層を備えたエージェントを構築しましょう。そうすることで、システムを実際のユーザーに対応できる状態にできます。
出典: https://dev.to/jasperstewart/building-resilient-ai-agents-a-step-by-step-implementation-guide-59mm
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