如何提升 AI Agent 的稳定性和容错能力？

提升 AI Agent 的稳定性和容错能力涉及设计健壮的系统，使其在意外输入、错误或基础设施问题下仍能保持可靠功能。通过特定的架构和运营策略，这一目标是可实现的。

关键原则包括：实施健壮的错误处理以优雅地捕获和管理异常；在关键组件中设计冗余（如故障转移机制或多 AI 模型提供商）；融入监督层或基于规则的回退以验证输出。在多样化、模拟故障条件下进行严格测试和持续健康监控是必要前提，主动维护周期进一步增强系统韧性。

首先全面评估 Agent 任务和环境特有的潜在故障点，然后实施结构化回退策略（如将复杂问题升级给人工操作员或切换到简化流程）；部署全面监控以快速检测性能下降或错误；利用瞬态故障的自动重试技术和定期混沌测试以主动识别弱点；持续基于观察到的事件和性能数据迭代，随时间强化系统。