构建具有韧性的 AI Agent
AI Agent 在生产环境中经常失败。开发环境是完美的，但现实世界并非如此。你会遇到网络超时、API 限制和错误数据。你的 Agent 必须能够处理这些问题而不会崩溃。
使用以下五种模式来构建更好的 Agent：
指数退避加抖动 (Exponential Backoff with Jitter) 不要立即重试 API 调用。这会使服务过载。使用随每次失败而增加的延迟。在每次延迟中加入一小段随机时间。这可以防止多个 Agent 在同一时刻冲击同一个服务。
熔断器 (Circuit Breakers) 如果某个服务反复失败，请停止调用它。这能给服务恢复的时间。你的 Agent 通过跳过故障部分而不是陷入死循环来保持运行。
优雅降级 (Graceful Degradation) 始终准备好 Plan B。如果你的主 LLM 失败了，尝试使用缓存的响应。如果缓存也失败了，使用模板响应。这能确保即使在系统故障期间，用户也能得到答案。
状态管理 (State Management) 长任务必须能够从崩溃中恢复。频繁保存进度。如果 Agent 重启，它应该读取最后保存的状态，并从中断的地方继续。
持续监控 (Continuous Monitoring) 追踪你的指标。你需要了解请求数、失败率和响应时间。无法衡量，就无法修复。
使用这些防御层来构建你的 Agent。这会让你的系统能够应对真实用户的需求。
来源: https://dev.to/jasperstewart/building-resilient-ai-agents-a-step-by-step-implementation-guide-59mm
可选学习社区: https://t.me/GyaanSetuAi