如何在限制智能体重试次数的同时，不掩盖那些实际上需要更强大模型的故障？

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摘要

本文讨论了在AI智能体中限制重试次数的策略，以平衡成本与性能，强调了在生产环境中区分可重试错误和需要升级到更强大模型的情况的必要性。

仅靠重试限制可能使智能体看起来成本更低，但会默默丢弃棘手的情况。无限重试则相反，会将临时工具故障转化为失控的支出。一个实用的策略需要区分可重试的工具错误、推理失败以及应该升级到更强大模型的情况。在长期运行的生产环境中，什么样的重试预算或升级规则是有效的？
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