AI 智能体的 PRG 模式
AI 智能体正在遇到一个老问题。这和 90 年代导致 Web 表单崩溃的 Bug 是同一个。
在早期的 Web 时代，用户会提交一个表单。如果他们点击刷新，浏览器会重新提交数据。这意味着会出现两次订单、两次扣费或两封邮件。
解决方法是 Post/Redirect/Get (PRG) 模式。
逻辑很简单：
- 用户发送一个 POST 请求。
- 服务器处理任务。
- 服务器向新 URL 发送 302 重定向。
- 浏览器通过 GET 请求跟随重定向。
现在，刷新只会重新加载结果页面，而不会重复执行操作。
AI 智能体将这个 Bug 带到了一个新的层面。
当智能体调用工具进行扣费或创建记录时，问题就出现了。网络掉线、容器重启、触发速率限制。智能体不知道上一次调用是否成功，因此它会进行重试。
如果没有修复措施，智能体会创建重复订单并导致客户愤怒。
你必须通过使用幂等键（idempotency keys）将 PRG 模式应用于你的智能体流水线。
幂等键就是你的“重定向”。它将操作与结果分离开来。
如何实现：
- 每个具有变更性质的工具都必须接受一个幂等键。
- 在第一次尝试之前生成该键。
- 从用户意图中派生键，而不是从时间戳。
- 服务器必须检查之前是否见过该键。
- 如果键已存在，则返回存储的结果，而不是再次运行任务。
对于长任务，你需要的不仅仅是一个键，还需要检查点机制（checkpointing）。
检查点机制会在每一步保存状态。如果智能体在执行一个 20 分钟的任务中途崩溃，它会从上次中断的地方继续，而不是重新开始。
如果你只能做一件事，那就确保每一次工具调用在运行两次时都是安全的。
使用以下五项检查来构建你的智能体：
- 每个工具都接受幂等键吗？
- 键是基于意图而非时间的吗？
- 每次重试时是否复用了同一个键？
- 对于重复的键，服务器是否返回存储的结果？
- 对于长任务，中间步骤是否已保存？
模式是一样的，改变的只是层面。