Agent详解：从零构建高可用智能代理系统

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在构建智能代理系统时，开发者常常面临几个核心挑战：

并发请求处理 ：当大量请求同时到达时，如何高效分配系统资源，避免某些请求被长时间阻塞。
会话状态维护 ：在多轮对话场景中，需要准确跟踪每个会话的状态，这对内存管理和数据持久化提出了较高要求。
异常恢复 ：系统需要具备从网络中断、服务崩溃等异常中快速恢复的能力，保证服务连续性。

这些挑战如果处理不当，轻则影响用户体验，重则导致系统不可用。

目前主流的智能代理架构有以下三种：

事件循环架构
优点：轻量级，适合 I / O 密集型任务，开发简单
缺点：单线程处理，CPU 密集型任务会阻塞整个系统
适用场景：中小规模系统，请求处理时间短的场景
Actor 模型
优点：天然支持并发，各 Actor 状态隔离，容错性好
缺点：消息传递有一定开销，调试较复杂
适用场景：需要高并发的分布式系统
微服务架构
优点：扩展性强，技术栈灵活
缺点：系统复杂度高，运维成本大
适用场景：大型企业级系统

class MessageRouter:
    def __init__(self):
        self.workers = []
        self.current_index = 0

    def add_worker(self, worker):
        self.workers.append(worker)

    def route_message(self, message):
        """
        使用轮询策略进行负载均衡
        时间复杂度：O(1)
        """
        if not self.workers:
            raise ValueError("No workers available")

        worker = self.workers[self.current_index]
        self.current_index = (self.current_index + 1) % len(self.workers)
        return worker.process(message)

from functools import lru_cache

class ContextManager:
    @lru_cache(maxsize=1000)
    def get_context(self, session_id):
        """
        使用 LRU 缓存管理会话上下文
        时间复杂度：O(1) (平均情况)
        """
        # 实际实现中这里会从数据库或缓存中获取上下文
        return {}

import asyncio

class AsyncScheduler:
    def __init__(self):
        self.tasks = set()

    async def schedule_task(self, coro):
        """
        异步调度任务
        自动处理任务生命周期
        """
        task = asyncio.create_task(coro)
        self.tasks.add(task)
        task.add_done_callback(self.tasks.discard)
        return task