Agent架构实战：如何设计高可用的智能代理系统

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Agent 作为自主决策的软件实体，其核心能力体现在三个关键组件：

感知器 (Sensor)：负责从环境中采集原始数据（如 API 响应、传感器输入等）。典型实现包括：
网络爬虫模块
IoT 设备接口适配层
消息队列消费者
决策器 (Decision Maker)：包含业务规则和推理逻辑，常见形态有：
基于规则引擎的决策树
机器学习模型服务
强化学习策略网络
执行器 (Actuator)：将决策转化为实际动作，例如：
调用第三方 API
发送控制指令到硬件设备
写入区块链交易

共享内存方式导致并发冲突
分布式环境下状态同步成本高
持久化机制缺乏事务保障

轮询机制造成 CPU 空转
优先级处理逻辑耦合在业务代码中
长任务阻塞事件循环

未实现断路器模式
重试策略缺乏指数退避
错误隔离粒度粗糙

class Event:
    def __init__(self, type: str, payload: dict):
        self.type = type  # 如 'API_RESPONSE'/'SENSOR_UPDATE'
        self.payload = payload

class FiniteStateMachine:
    def __init__(self):
        self.current_state = 'IDLE'
        self.transitions = {'IDLE': {'data_ready': 'PROCESSING'},
            'PROCESSING': {'success': 'IDLE', 'failure': 'RECOVERY'}
        }

    def transition(self, event):
        next_state = self.transitions[self.current_state].get(event.type)
        if next_state:
            self.current_state = next_state
            return True
        return False

松耦合 ：组件通过事件总线通信
可观测性 ：事件日志天然适合监控
弹性扩展 ：水平扩展事件消费者

async def process_pipeline(event_queue: asyncio.Queue):
    while True:
        event = await event_queue.get()
        try:
            # 状态机驱动处理流程
            if not fsm.transition(event):
                logger.warning(f'Unhandled event {event.type}')
                continue

            # 执行具体业务逻辑
            handler = handlers[event.type]
            await handler(event.payload)

        except Exception as e:
            metrics.counter('processing_errors', tags={'type': event.type})
            await dead_letter_queue.put(event)

异步重试队列

熔断器模式实现

class CircuitBreaker:
    def __init__(self, max_failures=3, reset_timeout=60):
        self.failures = 0
        self.last_failure = None

    async def call(self, func):
        if self._is_open():
            raise CircuitOpenError()
        try:
            result = await func()
            self._reset()
            return result
        except Exception:
            self._record_failure()
            raise