Google 智能体设计模式：异常处理与恢复
1. 核心思想
- 目标：确保 AI Agent 在现实世界中面对不可预见的错误、故障或异常时，依然能保持稳定、可靠和有弹性的运行。
- 意义：像人类一样，Agent 需要具备“遇错不崩”的能力，能够检测、处理并恢复，从而增强可信度和适应性。
- 关键点：
- 主动检测问题
- 优雅处理错误
- 恢复到稳定状态
- 在必要时升级到人工或更高级系统
2. 模式概述
- 异常处理与恢复模式解决了 AI Agent 在操作失败时的应对需求。
- 典型策略：
- 错误日志记录：便于调试与分析
- 重试机制：适用于瞬态错误
- 回退方案：使用替代方法维持功能
- 优雅降级：保持部分功能而非完全崩溃
- 通知机制：在必要时提醒人类或其他 Agent
- 恢复机制：
- 状态回滚：撤销错误操作
- 诊断分析：查明根因，防止复发
- 自我纠正：调整逻辑、参数或计划
- 问题升级：交由人类或更高级系统处理
3. 关键组件
-
错误检测
- 工具输出无效或格式错误
- API 错误（如 404、500）
- 响应超时
- 输出不连贯或无意义
- 主动监控系统辅助检测
-
错误处理
- 日志记录：保存错误细节
- 重试：调整参数后再次尝试
- 回退：采用替代策略
- 优雅降级：保留部分功能
- 通知：提醒人类或其他 Agent
-
恢复
- 状态回滚：撤销错误影响
- 诊断分析：防止复发
- 自我纠正：重新规划或调整逻辑
- 升级：交由人工或更高级系统
4. 实际应用场景
- 客户服务聊天机器人：数据库宕机时，提示用户稍后再试或升级给人工客服。
- 自动金融交易：遇到“资金不足”或“市场关闭”错误时，避免重复无效交易，并通知用户。
- 智能家居：灯具因网络故障无法开启时，重试失败后提示用户手动操作。
- 数据处理 Agent：遇到损坏文件时跳过并记录，而不是中断整个流程。
- 网络爬虫：应对验证码、结构变化或 404/503 错误时，暂停、使用代理或记录失败 URL。
- 制造机器人：检测到装配失败时尝试重新调整，若持续失败则通知人工。
5. 概览与经验法则
- 是什么：应对工具故障、网络问题、无效数据等不可预见情况的模式。
- 为什么：保证 Agent 的鲁棒性和可靠性，避免在关键任务中完全失效。
- 经验法则：凡是部署在动态现实环境中的 Agent，都必须具备异常处理与恢复机制。
6. 关键要点总结
- 异常处理与恢复是 构建强大、可靠 Agent 的核心模式。
- 包含 错误检测 → 错误处理 → 恢复 三个阶段。
- 处理策略包括 日志、重试、回退、优雅降级、通知。
- 恢复策略包括 回滚、诊断、自我纠正、升级。
- 适用于 客户服务、金融、智能家居、数据处理、网络爬虫、制造业 等多种场景。
8. 结论
- 本章强调：智能 ≠ 稳定，只有具备异常处理与恢复能力的 Agent，才能在复杂现实环境中真正可靠。
- 通过该模式，Agent 能够 最小化停机时间、保持功能性、提升用户信任度。