智能体工作流如何处理异常和错误？

智能体工作流的异常和错误处理需要建立分层响应机制。

1. 异常分类

• 可恢复异常：网络超时、临时服务不可用等，通过重试解决
• 不可恢复异常：参数错误、权限不足、数据格式错误等，需要人工介入
• 业务异常：逻辑冲突、约束违反等，需要根据业务规则处理

2. 错误传播与隔离

• 子任务失败时，根据依赖关系决定是否阻断整个流程
• 非关键路径的错误可以隔离处理，不影响主流程执行
• 实现错误上下文传递，便于追踪根因

3. 补偿事务

• 对于已执行的不可逆操作，定义补偿动作进行回滚
• 支持 Saga 模式（借鉴自微服务架构的分布式事务模式），通过正向操作和补偿操作的配对实现最终一致性
• 记录补偿日志，确保数据一致性可追溯

4. 超时控制

• 为每个节点设置合理的超时阈值
• 超时时触发降级策略或转交人工处理
• 支持动态调整超时时间，根据负载情况自适应

5. 错误报告与通知

• 实时推送关键错误告警给运维人员
• 生成结构化的错误报告，包含堆栈信息和上下文
• 建立错误知识库，积累常见问题解决方案