AI Agent 遭遇突发流量高峰时应该怎么做？

遭遇突发流量高峰时，AI Agent 应动态扩展资源并优化请求处理，以维持性能和服务可用性。这确保了可靠响应而不会出现重大中断。

关键原则包括：根据实时需求自动扩展计算能力、实施队列机制管理流入量，以及优先处理关键任务以防止瓶颈。必要条件是基于云或可扩展的基础设施、用于早期检测的持续监控以及用于自动调整的预定义阈值。注意事项包括避免过度配置以控制成本、确保容错性以处理部分故障，以及在模拟负载下测试弹性以最大限度地减少停机风险。范围适用于面临意外用户激增的任何 AI 驱动服务，例如聊天机器人或推荐引擎。

实际步骤包括通过监控工具检测高峰、通过 API 扩展计算实例等资源、将多余流量导入队列，以及降低非关键请求的优先级。在电商促销等场景中，这维持了用户体验，降低了用户放弃率，并通过高效使用资源防止收入损失来支持业务连续性。