导致 AI Agent 失效的 7 个错误
你的 AI agent 在测试时表现出色，速度快且准确。但当你将其部署后，一切都乱了套。用户开始反馈超时和错误。
构建具有韧性的 AI agent 不仅仅需要优秀的逻辑代码，你还必须应对生产环境中复杂的现实情况。
避免以下七个错误，以构建更强大的系统：
- 忽视外部 API 故障 网络请求可能会因为超时或速率限制（rate limits）而失败。
- 使用 try-catch 块封装所有调用。
- 设置具体的超时值。
- 使用带有指数退避（exponential backoff）机制的重试逻辑。
- 为故障服务使用熔断器（circuit breakers）。
- 将故障视为二元对立 许多开发者认为系统要么正常工作，要么无法工作。实际上，系统的某些部分可能会失效，而其他部分仍保持运行。
- 创建多层回退策略（fallback strategies）。
- 定义系统在功能受限时的运行方式。
- 当系统处于降级状态时，告知用户。
- 日志记录不足 看不见就无法修复。
- 使用不同的日志级别：DEBUG、INFO、WARNING 和 ERROR。
- 使用 request IDs 来追踪用户路径。
- 追踪错误率和响应时间。
- 为系统异常设置告警。
- 只测试“快乐路径”（Happy Paths） 如果你只测试成功的情况，你的 agent 在压力下会崩溃。
- 使用混沌工程（chaos engineering）来测试故障。
- 在测试期间故意使依赖项失效。
- 模拟网络延迟和响应缓慢的服务。
- 使用格式错误的数据进行测试。
- 丢失 Agent 状态 程序崩溃不应意味着丢失所有进度。
- 在关键里程碑处保存状态。
- 使用幂等操作（idempotent operations）。
- 存储足够的上下文，以便恢复中断的工作。
- 硬编码配置 修改超时时间或 API 端点不应需要重新部署。
- 为所有设置使用环境变量。
- 使阈值无需更改代码即可调整。
- 使用特性开关（feature flags）来控制新行为。
- 通用的错误处理 校验错误的处理方式应与网络超时不同。
- 将可重试错误与永久性错误区分开来。
- 重试速率限制等瞬时问题。
- 不要重试身份验证失败等永久性问题。
韧性在于预见现实。首先根据这些陷阱对你当前的 agent 进行审计。
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