如何提高 AI Agent 的容错能力

提高 AI Agent 容错能力涉及设计能够在出现错误、意外输入或部分故障时维持可接受性能的系统。这可通过特定的工程方法来实现。

关键原则包括：为关键组件引入冗余、实施严格的输入验证和净化、为故障场景设计优雅降级路径、使用具有内置错误处理的强大框架、建立用于异常检测的清晰监控，以及为不可靠依赖项定义回退机制。容错考量必须涵盖 Agent 的整个操作范围，从数据摄取和处理到行动执行和外部 API 交互。

实施时，首先定义关键故障点和可接受的降级状态。采用严格的输入/输出验证来过滤格式错误的数据。构建模块化架构，以便失败的组件可以被隔离而不会产生级联错误。集成全面的监控和日志记录，以快速检测和诊断问题。设计明确的回退程序，例如切换到替代数据源、回退到保守输出或提供清晰的错误消息。使用多样化的边缘情况和故障模拟持续测试鲁棒性。基于运营遥测的定期审查和更新对于持续韧性至关重要。