Agent开发八股文：从零构建高可用智能体的实战指南

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传统脚本是线性的、确定性的执行流程，而 Agent 系统是自主决策的、反应式的。传统脚本通常按照预设的顺序执行，而 Agent 系统需要根据环境变化动态调整行为。

线性 vs 反应式：传统脚本按顺序执行，Agent 系统则根据输入动态响应。
确定性 vs 不确定性：脚本的输出是固定的，Agent 的行为可能因环境变化而不同。

阻塞式 I /O：在 Agent 中使用同步 I / O 会导致整个系统停滞。
全局状态滥用：过度依赖全局变量会让状态管理变得复杂且难以调试。
缺乏超时机制：未设置超时的网络请求可能导致 Agent 卡死。

Reactive 架构：基于事件驱动，响应速度快，适合实时性要求高的场景。
优点：低延迟，高吞吐。
缺点：决策逻辑简单，难以处理复杂目标。
Deliberative 架构：基于目标规划，适合复杂决策场景。
优点：能处理复杂目标。
缺点：延迟较高，计算开销大。

是否需要实时响应？是 → Reactive。
环境是否高度不确定？是 → Deliberative。
是否需要复杂决策？是 → Deliberative。

import asyncio
import heapq
from functools import wraps

class PriorityQueue:
    def __init__(self):
        self._queue = []
        self._lock = asyncio.Lock()

    async def put(self, item, priority):
        async with self._lock:
            heapq.heappush(self._queue, (priority, item))

    async def get(self):
        async with self._lock:
            return heapq.heappop(self._queue)[1]

import logging
from threading import Lock

log_lock = Lock()

def thread_safe_log(func):
    @wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        with log_lock:
            logging.info(f"Calling {func.__name__}")
            return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

@startuml
[*] --> Idle
Idle --> Processing : on_message
Processing --> Idle : complete
Processing --> Error : timeout
Error --> Idle : reset
@enduml

使用 Bloom Filter 实现高效去重：

from pybloom_live import ScalableBloomFilter

bloom = ScalableBloomFilter(initial_capacity=1000, error_rate=0.001)

def is_duplicate(message_id):
    if message_id in bloom:
        return True
    bloom.add(message_id)
    return False