智能体问题：可靠性与中途崩溃

Wed, 01 Jul 2026 00:00:00 +0000

智能体的"半途而废"之痛

写代码的人都知道——程序崩溃不可怕，可怕的是崩溃后状态全丢，只能从头再来。

智能体面临的就是这个问题。一个 20 步的自动化任务，执行到第 15 步时 LLM API 超时了，所有中间状态消失。下次运行从第 1 步重新开始，前面的 14 步白做了。如果有副作用（已经发了一封邮件、已经创建了一条数据库记录），那就更麻烦——重做会导致重复操作。

Temporal 的技术博客 2026 年 4 月发表了一篇引起广泛共鸣的文章，核心观点是：AI 可靠性是一个十年前就该解决、现在仍然只解决了一半的问题。我们应该用基础设施手段而非更好模型来解决它。

传统软件的执行路径是确定性的——给定相同输入，永远走同一条路。LLM 不是。每一次推理都是一次概率采样，天生带有不确定性：

这些问题不是偶尔发生的，在大规模生产环境中是常态。

大多数 Agent 框架把执行状态存在内存中：

# 典型的 Agent 循环
state = initial_state
for step in plan:
 state = llm_call(step, state) # state 在内存
 state = tool_call(step, state) # 一旦进程挂了，state 全丢

传统软件有数据库保驾护航——应用挂了重启后数据还在。Agent 框架呢？进程一死，所有中间推理、工具返回、上下文积累全部消失。

智能体任务越复杂，包含的步骤越多，执行成功率呈指数下降：

单步成功率 95%
10 步任务成功率: 0.95^10 = 59.9%
20 步任务成功率: 0.95^20 = 35.8%
50 步任务成功率: 0.95^50 = 7.7%

即使每步有 95% 的成功率（这已经是优秀的表现），一个 20 步任务就有近 2/3 的概率在某步失败。而大多数真实业务场景不止 20 步。