AI Agent 网络中的自动错误恢复机制

在单 Agent 系统中，失败很简单：Agent 报错了，重试一次。

在多 Agent 系统中，失败是一个图论问题。

级联失败问题

Agent A: ✅ Success
Agent B: ❌ Timeout (depends on A)
Agent C: ❌ Skipped (depends on B)
Agent D: ❌ Partial data (depends on C)

一次超时会沿着整条链路传播。没有恢复机制，系统就脆弱不堪。

我们的恢复策略

AgentForge 实现了三层恢复机制：

第一层：指数退避重试

@retry(max_attempts=3, backoff=exponential(base=2, max=60))
def agent_call(params):
    return llm.invoke(params)

第二层：熔断器

如果一个 Agent 在 10 分钟内失败 5 次，我们就停止调用它并返回降级响应：

{
  "status": "degraded",
  "agent": "market_data",
  "fallback": "cached_data",
  "warning": "Real-time data unavailable, using 15-min delayed feed"
}

第三层：Pipeline 重新规划

当关键 Agent 失败时，编排器可以重新规划：

• 如果失败步骤非关键则跳过
• 用备份 Agent 替代
• 终止并携带完整上下文链路发出警报

上个月，交易时段内我们的市场数据 API 宕机了。以下是整个过程：

14:32 — 市场数据 Agent 超时（第一层：3 次重试全部失败）

14:33 — 市场数据 Agent 的熔断器打开

14:33 — Pipeline 自动切换到缓存数据 + 警告标识

14:35 — 生成完整报告，附有"数据延迟"免责声明

15:00 — 市场数据 API 恢复，熔断器自动关闭

零人工干预。零报告遗漏。

如果你的多 Agent 系统连一个 Agent 失败都处理不了，那它就没有达到生产就绪标准。

AgentForge 让这一切成为默认行为，而非事后补救。

https://github.com/agentforge-cyber/agentforge-mvp

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