趋近智
随着多代理LLM系统承担日益复杂的编排任务,它们的可靠性成为一个主要考量。在这些精密的流程中,单个代理、通信链接,甚至编排逻辑的一部分都可能出现故障。鉴于LLM系统固有的概率特性以及对外部工具或API的依赖,它们尤其容易受到多种问题的影响。解决这些挑战需要增强代理团队的弹性,概述检测、管理和从故障中恢复的方案,从而保障您的复杂工作流程能够稳定运行。
多代理系统中的故障可以在不同层面显现。了解这些潜在的薄弱点是制定对策的第一步。
代理层面的故障:
代理间通信中断:
编排故障:
外部依赖问题:
构建可靠的代理团队需要多方面的方法,包含代理层面的防御性编程、通信模式以及能够预测并处理故障的智能编排逻辑。
第一道防线是使单个代理尽可能强大。
输入和输出验证: 严格验证代理接收的所有输入,无论是来自其他代理、外部源还是用户提示。同样,解析并验证LLM调用或工具执行的输出。对于LLM输出,这可能涉及检查预期结构(例如JSON)、关键词,甚至使用另一个LLM作为验证器。例如,如果代理期望从工具接收JSON响应,它应在继续之前验证其结构:
# 代理输出验证的伪代码
raw_output = llm.generate("...")
try:
parsed_output = json.loads(raw_output)
if "expected_key" not in parsed_output:
raise ValueError("Missing expected key in LLM output")
# 进一步验证
except (json.JSONDecodeError, ValueError) as e:
# 处理格式错误或无效的输出
log_error("LLM output validation failed", error=e)
# 可能会重试或升级处理
带指数退避和抖动的重试机制: 对于瞬时故障,例如调用LLM API时的网络故障或工具暂时不可用,应实现重试逻辑。不要立即重试,而应使用指数退避来增加重试之间的延迟(例如,1秒、2秒、4秒、8秒)。添加抖动(在退避时间上增加少量随机时间)有助于防止许多实例同时重试导致的“惊群问题”。
一个带有指数退避的简单重试逻辑流程。
超时: 为任何可能无限期阻塞的操作实现超时,例如等待LLM响应、工具执行或来自另一个代理的消息。这可以防止代理卡住并消耗资源。
幂等性: 设计代理操作,特别是那些修改状态或与外部系统交互的操作,使其具有幂等性。幂等操作可以执行多次,其效果与执行一次相同。这对安全的重试很重要。例如,一个“将任务X分配给代理Y”的命令,即使因重试而发送两次,也不应重复分配或导致错误。
通信是多代理系统的命脉;它的可靠性是根本。
消息队列: 对于异步通信,使用消息队列(例如RabbitMQ、Kafka、Redis Streams)提供持久性。消息会持久存储在队列中,直到代理成功处理它们。这解耦了代理,并在消费者代理暂时停机时防止消息丢失。
确认(ACKs)和否定确认(NACKs): 当代理从队列中接收消息或收到直接请求时,它应该确认其成功处理(ACK)。如果处理失败,它可以发送NACK,可能触发重新投递或将消息移动到死信队列(DLQ)以供后续检查。
心跳和健康检查: 代理可以定期向编排器或监控服务发送心跳信号。如果心跳丢失,系统可以假定代理已故障并采取纠正措施,例如重新分配其任务。编排器还可以通过向代理发送简单的“ping”请求来主动执行健康检查。
编排器通过管理整个工作流程和响应代理故障,在系统可靠性中扮演着重要作用。
状态持久化和检查点: 编排器应将工作流程的状态(例如当前步骤、任务状态、中间结果)持久化到持久存储中。这使得在编排器崩溃或系统重新启动时,工作流程可以从最后已知的良好状态恢复。对于代理或工作流程中非常耗时的任务,设置中间检查点可以减少丢失的工作量。
补偿事务(Sagas): 对于期望原子性(所有步骤都成功或所有都失败)的多步工作流程,Saga模式是有用的。如果序列中的某个步骤失败,将按相反顺序执行一系列补偿事务,以撤销先前已完成步骤的影响。例如,如果工作流程涉及预订机票和酒店,而酒店预订失败,补偿事务将取消机票预订。
Saga 模式:如果“确认支付”(T3)失败,则执行“取消酒店”(C2),然后执行“取消机票”(C1)。
断路器模式: 当代理反复未能与另一个代理或外部服务交互时,继续发送请求会加剧问题或浪费资源。断路器模式监控故障。在达到一定的故障阈值后,电路“断开”,后续调用会立即失败(或被重定向到备用方案),而不再尝试有问题的操作。经过一段超时时间后,电路进入“半开”状态,允许少量测试请求。如果这些测试成功,电路“闭合”,恢复正常操作。否则,它会恢复到“断开”状态。
调用成功(1)直到故障(0)使断路器切换到断开状态(状态1)。随后调用快速失败(2)。经过一段时间后,它进入半开状态(状态0.5)进行测试调用。成功后闭合(状态0)。
错误处理子工作流程: 不仅仅在出错时终止工作流程,而是定义特定的错误处理路径或子工作流程。这可能涉及:
冗余和故障转移: 对于中央编排器或独特、专用代理等重要组件,可以考虑部署冗余实例。如果一个实例发生故障,流量可以重定向到正常运行的实例(故障转移)。这增加了复杂性和成本,因此通常保留给高可用性需求。
尽管监控和告警(将在第6章详细说明)并非直接的恢复机制,但它们对于及时检测故障非常重要。如果无法查看系统健康状况、错误率和代理活动,自动化恢复机制可能会盲目运行,或者重要故障可能未被察觉。应配置告警,用于:
自动化恢复策略可以处理许多常见故障。然而,某些情况对于纯自动化解决而言过于复杂或模糊。在这些情况下,系统应被设计为将问题上报给人工操作员。这是“融入人工监督”(本章稍后介绍)的一个重要方面。人工干预可能包括:
有效的人工干预系统提供清晰的仪表盘和工具,供操作员理解故障背景并采取明智的行动。
设想一个负责研究某个主题的代理团队:
如果抓取摘要代理在处理其分配的某个URL时遇到付费墙网站或具有反抓取措施的网站,会发生什么?
SCRAPE_BLOCKED)。它会继续处理其他URL。抓取摘要代理实例(如果可用且配置了此类冗余),该实例可能使用不同的抓取技术或IP地址。聚合代理使用现有信息继续,并注明缺失部分。这种分层方法,从代理自我纠正到编排器干预以及可能的人工上报,创造一个更有弹性的系统。
构建真正可靠的多代理LLM系统是一个持续的过程。它需要细致的设计、对故障模式的预判、恰当的恢复模式实现以及持续的监控。虽然无法避免所有故障,但目标是构建能够应对常见问题、平稳恢复并保持高水平运行完整性的系统,即便它们执行复杂的编排任务。
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