Разнавышаныя спробы падтрымкі для агентаў AI у працоўнай сэрыі

Разныя спосабы перапрытакоўкі для агентаў AI у працоўнай асяроддзі: адкладэнне вызоў LLM, вярнэнне пасля памылак інструментаў, контрольныя пункты і стойкія рабочыя працэсы, каб нестабільныя API і збоі не стваралі перашкод у працы.

Выдавец: REACTAPP.TOPДададзена на сайт 26 вер 202610 хв чытання2377 слоў

Крыніцы: Building Retries in Agents: How to Build AI Agents That Survive Failures

Агенты, які перайшлі спробы пасля справжніх абяранняў

Іграшковы агент з двума інструментамі і цыклам while выглядае нормальна, пакуль не наступае першы ліміт частоты, ненадзейны API або збой у серэдзіне плану. Агенты, якія выкарыстоўваюцца у працэсе, патрабуюць багатаслоўнай стойкасці — а не проста однаго try/except навакол LLM.

Абяранні не ўсе однаковы

Класіфікуйце ўсё раней, чым прабаваце знову:

Тымчасовыя абяранні LLM/API (429, 503, таймауты)
Абяранні інструментаў, якія модэль можа выправіць (некарэктныя параметры, відсутныя поля)
Логічныя тупікі (некарэктны план), якія трэба перапланаваць
Збоі процэсу/інфраструктуры, якія ведаюць прыпыненне працы мемарый

Слепыя спробы на некарэктны клас вядуць да марнавання грошаў і паглыблення негатыўных наследкав.

Слой 1 — Перапрабуйце вызов LLM

Запыты на завершэння, якія ёсць ідэмпатнымі, атрымуюць экспансійную стратэгію затрываў з джыттэрам:

from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential, retry_if_exception_type
import anthropic

llm_retry = retry(
    stop=stop_after_attempt(2),           # 2 total attempts (1 retry)
    wait=wait_exponential(multiplier=2, min=4, max=60),
    retry=retry_if_exception_type((
        anthropic.RateLimitError,          # 429
        anthropic.APITimeoutError,         # Timeout
        anthropic.APIConnectionError,      # Network errors
        anthropic.InternalServerError,     # 500s (often transient)
    )),
)

@llm_retry
async def call_llm(messages, tools):
    response = client.messages.create(
        model="claude-sonnet-4-5-20250929",
        messages=messages,
        tools=tools,
    )
    return response

Обмежыце колькісць спроб; пакажыце адпаведны абяранне, калі заканчываецца ліміт.

Слой 2 — Дазвольце модэлю распрацаваць абяранні інструментаў

Прынесце адказы пра неяксамасці кантролю як абазаванні, а не пра суворыя зламы, каб агент могаў пасправіць параметры:

# Inside the agentic loop
for block in response.content:
    if block.type == "tool_use":
        try:
            result = run_tool(block.name, block.input)
            tool_results.append({
                "type": "tool_result",
                "tool_use_id": block.id,
                "content": json.dumps(result),
            })
        except Exception as e:
            tool_results.append({
                "type": "tool_result",
                "tool_use_id": block.id,
                "content": f"Error: {str(e)}",
                "is_error": True,
            })

Цыклы у стылі Claude Code выкарыстоўваюць stderr/stdout як кантэкст для наступнай думкі.

@agent.tool
async def process_document(ctx, file_path: str) -> dict:
    """Process a document through the enrichment pipeline."""
    try:
        result = await run_enrichment(file_path)

        if result.status == "error":
            raise RuntimeError(f"Processing failed: {result.error}")

        return {
            "status": "success",
            "records_processed": result.count,
            "output_path": result.output_path,
        }
    except Exception as e:
        return {
            "status": "error",
            "error": str(e),
            "traceback": traceback.format_exc(),
        }

Слой 3 — стойкасц на рэвэлі агента

Пашаговая стварэння контрольных пунктав

Зберагаюце крокі плану, рэзультаты кантролю і фрагменты размовы, каб пасля перачынкі можна было продаваць работу, а не працаваць занова:

async def execute_with_resilience(agent, prompt, deps, max_retries=3):
    """Execute agent with checkpoint-based retry."""
    message_history = []

    for attempt in range(max_retries):
        try:
            result = await agent.run(
                prompt,
                deps=deps,
                message_history=message_history,  # Resume from last checkpoint
            )
            return result

        except (RateLimitError, APITimeoutError, APIConnectionError) as e:
            if attempt == max_retries - 1:
                raise  # Final attempt failed

            # Checkpoint: save what we have so far
            # How you access partial messages depends on your framework.
            # PydanticAI exposes all_messages() on the result; other frameworks
            # may store it differently. The key is: grab whatever history exists.
            if hasattr(e, '_partial_messages'):
                message_history = e._partial_messages

            # Also save context that tools have accumulated
            save_checkpoint({
                "message_history": message_history,
                "context_fields": deps.get_context_snapshot(),
            })

            wait_time = min(2 ** attempt * 5, 60)
            logger.warning(
                f"Agent run failed (attempt {attempt + 1}/{max_retries}), "
                f"retrying in {wait_time}s with {len(message_history)} messages"
            )
            await asyncio.sleep(wait_time)

Утварыце контрольны пункт, у тым ліку, пасля успешных паблікных наследкаў кантролю.

Слой 4 — зламы інфраструктуры і Temporal

Надзеяныя рабочыя працэсы прадстаўляюць сабою выгоду, калі крокі павінны застацца актуальнымі нават пасля зупінкі працоўніка:

# After each successful tool call, save a checkpoint
async def on_tool_complete(tool_name, result, current_messages):
    """Called after each tool completes successfully."""
    save_checkpoint({
        "message_history": current_messages,
        "last_completed_tool": tool_name,
        "context_fields": get_current_context(),
    })
    logger.info(f"Checkpoint saved after {tool_name}")

Дзе дапамагае Temporal

Доўгачасныя працэсы затверджэння, участка людзяў у працы, кантролі, якія трываюць колька гадзін.

Дзе ўсё становіцца складней

Простыя чат-агенты можаць не патрабаваць двігу рабочых працэсаў; вартасцы аператывай можу перавышаць рызык.

Калі яго вжываць

Існуючы Temporal (альбо адпрацоўкі на яго адлогу) калі побачныя эфекты должны вырабіцца толькі адна раз і перазіснаваць пасля завершэння працэсу. Йго можна прыменіць толькі для короткага часу працы агентаў з запітамі/адказамі, якія маюць можлівасць танных перапрыбуткаў.

Легкішы шаблон для працы

Багато команд выкарыстоўваюць наступную сумяшаннę: перапрыбуткі LLM + фіксацыя памылак інструментоў + контрольныя точкі у Redis/DB + супервізор, які практыкуе працу з апошней завершанай ступені — без неабяжнае організацыі цэлага рабочага прайсепту з самага пачатку.

from temporalio.common import RetryPolicy

TOOL_RETRY_POLICY = RetryPolicy(
    maximum_attempts=2,
    initial_interval=timedelta(seconds=5),
    backoff_coefficient=2.0,
)

Спіс пераканаў

SandboxRestrictions.default.with_passthrough_modules(
    "anthropic", "httpx", "httpcore", "os", "anyio",
    "anyio._backends", "anyio._backends._asyncio", "threading",
    "pydantic_ai", "pydantic_ai.agent",
    "pydantic_ai.durable_exec", "pydantic_ai.durable_exec.temporal",
    "pydantic_graph", "pydantic_graph.beta", "fitz",  # ... and more
)

Задзейнаванне паўтарэнняў у разе тымчасовых памылак LLM
Памылкі інструментоў як паведамленні, а не тыхае завершэнне працы
Стварэнне контрольных точак пасля змены інструментоў
Таймауты і ліміты колькасці ступеняў
Клучы ідэмпатэнтнасці пад час зберагання даных
Метрыкі: частка перапрыбуткаў, час адпаведзення на запыт, частка абандонаваных задач

Наступнае

Неабяжна адключыць тэсты на хаос: завершыць працу працэсу падчас выкарыстоўвання інструмента, дадаць сігналы 429 і пераканацца, што агент можа продаваць працу. Стойкасць — гэта функцыя продукту для агентаў, а не дадатковая дэталі.

Максымальная колькасць крокаў і максымальная сума долераў за адну выплата; кантрольныя перыя знаходзяцца паляўкі да ручакаў для павтарэння.

Максымальная колькасць крокаў і максымальная сума грошэй за адну выплата; кантрольныя перыя знаходзяцца паляўкі да ручакаў для павтарэння.

Максымальная колькасць крокаў і максымальная сума долераў за адну выплата; кантрольныя перыя знаходзяцца паляўкі да ручакаў для павторных спроб.

Максы парадку і максы долераў за адну выплата; кантрольныя перыя знаходзяцца ля кнопак для праказа.

Максымальная колькасць крокаў і максымальная сума долераў за адну выплата; кантрольныя перыя знаходзяцца ля кнопак павтарэння.

← Усе артыкулы Даслаць брыф