Agent案例实战：从零构建高可用智能代理系统

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Agent 作为对话系统的核心决策单元，能够封装复杂的业务规则和对话逻辑
通过状态管理实现多轮对话的连贯性，解决传统轮次式对话的上下文断裂问题
分布式部署特性使得系统可以通过 Agent 集群实现水平扩展

上下文丢失：当对话跨越多个服务节点时，传统 session 存储方式容易造成状态不一致
状态污染：用户突然切换话题会导致状态机出现未定义的转移路径
长对话衰减：超过 10 轮以上的对话会出现意图识别准确率显著下降

竞争条件：多个 Agent 同时修改共享状态时产生的 race condition
死锁风险：循环等待资源导致的系统僵局
优先级反转：高优先级任务被低优先级 Agent 阻塞

维度	规则引擎	机器学习模型
开发成本	低（明确规则）	高（需要训练数据）
可解释性	强	弱
维护难度	随规则数量线性增长	需要持续迭代模型
最佳场景	流程明确的客服场景	开放域闲聊

class CustomerServiceFSM:
    def __init__(self):
        self.state = 'INIT'
        self.context = {}
        self.state_handlers = {
            'INIT': self._handle_init,
            'PRODUCT_QUERY': self._handle_product_query,
            'ORDER_TRACKING': self._handle_order_tracking
        }

    def dispatch(self, event):
        try:
            handler = self.state_handlers.get(self.state)
            if not handler:
                raise InvalidStateError()

            new_state = handler(event)
            self._persist_context()  # 状态持久化
            return new_state

        except Exception as e:
            self.state = 'ERROR'
            self._log_error(e)
            return 'ERROR'

    def _handle_init(self, event):
        if event.intent == 'product_query':
            self.context['product_type'] = event.slots.get('type')
            return 'PRODUCT_QUERY'
        # 其他状态转移逻辑...

    def _persist_context(self):
        # Redis 持久化示例
        redis_client.hset(f'agent:{self.session_id}', 
            mapping={
                'state': self.state,
                'context': json.dumps(self.context)
            }
        )