在沙盒中运行良好的代理工作流在生产环境中持续出现问题

Reddit r/AI_Agents 新闻

摘要

这篇文章讨论了在沙盒环境中测试人工智能代理工作流与生产环境的挑战,强调了诸如静默失败、状态管理和当前测试方法不足等问题,并寻求社区关于最佳实践的建议。

在部署到生产环境之前,如何实际测试代理工作流?构建一个工作流,其中代理预订航班、酒店,并发送Gmail和SMS通知。在隔离的无状态沙盒中运行良好。但在生产环境中,它可能会重复预订、跳过通知,或者在流程中途挂起而没有有用的错误。棘手的是,这些工作流在任何正常意义上都无法进行单元测试。代理在4个以上的外部API中做出真实决策,其中任何一个都可能静默失败或在测试模式下表现不同。重放失败的运行很痛苦,因为状态在某处已部分提交。目前,我基本上是使用模拟响应运行干运行模式,并希望真实情况表现相同。但通常不会。其他人的处理方式如何?你们是否构建影子环境、记录每个工具调用,还是其他方法?或者只是接受有些事情只在生产环境中出错,并构建快速恢复机制?
查看原文

相似文章

如何提高AI代理的可靠性?

Reddit r/AI_Agents

讨论将AI代理从沙箱迁移到生产环境所面临的挑战,强调高敏感性导致大量噪声,并提出解决方案,如二级评估器、启发式方法和级联架构。同时向社区询问他们的过滤方法。