AI Agent 落地实践：从零构建高可用智能体系统

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最近在帮朋友改造一个电商推荐系统时，发现他们用的老版智能体经常出现：
1. 高峰期请求堆积导致超时
2. 多个 Agent 对同一用户状态覆盖写入
3. 任务失败后直接丢失无重试

这其实是传统架构的三个通病：
– 同步阻塞 ：用多线程处理请求，线程切换开销大
– 状态分散 ：各 Agent 内存独立，缺乏全局视图
– 容错缺失 ：没有完善的错误恢复机制

大脑角色，包含业务逻辑和决策模型
设计要点：
必须做成无状态（Stateless）
复杂计算拆分为原子操作

相当于神经系统，处理消息传递
协议选型对比：
| 协议类型 | 延迟 (ms) | 吞吐量 (QPS) | 适用场景 |
|———-|———|————|———-|
| gRPC | 15 | 8500 | 内部服务调用 |
| WebSocket| 32 | 6200 | 实时推送 |

类似指挥官，负责任务调度
关键技术：
分布式锁（避免任务重复执行）
优先级队列（处理紧急任务）

from typing import Awaitable
import asyncio
from functools import wraps

class TaskScheduler:
    def __init__(self, max_retries: int = 3):
        self._pending = asyncio.Queue()
        self._max_retries = max_retries

    async def add_task(self, coro: Awaitable):
        """添加任务到队列"""
        await self._pending.put((coro, 0))  # (任务函数, 已重试次数)

    async def _process(self):
        while True:
            coro, retries = await self._pending.get()
            try:
                await coro
            except Exception as e:
                if retries < self._max_retries:
                    await self._pending.put((coro, retries + 1))
                else:
                    print(f"Task failed after {retries} retries: {e}")

# 使用示例
async def demo_task():
    print("Processing task...")
    raise ValueError("Simulated error")

async def main():
    scheduler = TaskScheduler()
    asyncio.create_task(scheduler._process())
    await scheduler.add_task(demo_task())
    await asyncio.sleep(1)

import redis
from typing import Optional

class StateManager:
    def __init__(self, redis_url: str):
        self.redis = redis.Redis.from_url(redis_url)

    def update_state(self, key: str, old_val: str, new_val: str) -> bool:
        """原子化状态更新"""
        with self.redis.pipeline() as pipe:
            while True:
                try:
                    pipe.watch(key)
                    current = pipe.get(key)
                    if current != old_val.encode():
                        return False
                    pipe.multi()
                    pipe.set(key, new_val)
                    pipe.execute()
                    return True
                except redis.WatchError:
                    continue

指标	gRPC	WebSocket
内存占用 (MB)	142	218
90% 延迟 (ms)	28	51
错误率	0.1%	0.3%

结论：内部服务调用优先选 gRPC

设计心跳机制：
每 5 秒上报一次心跳
Redis 过期时间设为 15 秒

清理脚本示例：

# 扫描超过 30 秒未活跃的 Agent
redis-cli --scan --pattern "agent:*" | while read key; do 
    if [$(redis-cli ttl $key) -eq -2 ]; then
        redis-cli del $key
    fi
done