在复杂业务流程中，Agent（智能体）的异常处理机制设计比传统软件工程更为复杂。这是因为Agent不仅面临确定性的系统错误（如网络超时、API报错），还面临概率性的认知错误（如幻觉、指令遵循失败、格式错误）。 设计一套健壮的Agent异常处理机制，需要从错误分类、处理策略、架构模式、状态管理四个维度进行系统性构建。 --- 一、 异常分类体系 (Taxonomy of Exceptions) 首先，必须明确Agent可能遇到哪些类型的异常，以便采取针对性的策略。 | 异常类别 | 具体表现 | 示例 | 根本原因 | | :--- | :--- | :--- | :--- | | 基础设施层 (System) | 网络中断、API限流、超时、服务宕机 | , | 外部环境不稳定 | | 模型认知层 (Cognitive) | 幻觉、逻辑错误、指令遗忘、上下文丢失 | 推荐了不存在的产品、未按JSON格式输出 | LLM的概率性本质 | | 工具执行层 (Tool) | 参数错误、工具调用失败、数据解析失败 | SQL语法错误、API参数类型不匹配 | 模型生成的参数不符合工具定义...
播面