AI Agent错误处理策略：Agent出错了怎么自动恢复？

错误处理是Agent生产化的关键

开发环境一切正常。一上生产，各种奇怪的错误就来了。API限流、网络超时、工具返回格式变化……

三类常见错误和处理策略

1. 瞬时错误（可重试）

错误类型： API超时、网络抖动、速率限制 策略： 指数退避重试

import time

def call_with_retry(fn, max_retries=3):
    for i in range(max_retries):
        try:
            return fn()
        except Exception as e:
            if i == max_retries - 1:
                raise
            time.sleep(2 ** i)  # 1, 2, 4秒

2. 工具错误（可fallback）

错误类型： 工具返回错误、输入不合法 策略： 备选工具

3. 推理错误（需降低复杂度）

错误类型： Agent陷入死循环、输出格式不对 策略： 限制步骤数 + 输出验证

# 限制Agent的最大步骤数
agent = Agent(max_iterations=10)  # 10步内必须完成

# 验证输出格式
def validate_output(output):
    if not output.get("result"):
        return False, "缺少result字段"
    return True, None

错误处理层级

L1: 重试（临时错误）
L2: Fallback（工具不可用）
L3: 降级（减少复杂度）
L4: 转人工（以上都失败）

超时控制

每个Agent任务都应该有超时机制：

总结

Agent的错误处理不是写几条try-except就够的。需要分层次、有策略地处理错误——先重试、再降级、最后转人工。