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一个没有设最大步数上限的 AI Agent,遇到一个它搞不定的任务后陷入了死循环,一夜之间烧掉了我们大半个月的模型预算:一次 Agent 失控的深度复盘
上线了一个能自动调工具的 AI Agent,前一天测试一切正常,第二天一早账单告警:一夜 Token 消耗几百倍、大半月预算被烧光。日志显示一个任务循环了几万步,反复调同一个工具、失败、换法重试、再失败。根因是 ReAct 主循环用 while True、没有最大步数上限,唯一出口是大模型主动给最终答案——可任务无解时大模型会固执地永远重试、出口永不到达。本文讲透 Agent 自主循环为何必须有硬…- 0
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放量就 429 账单还暴涨:大模型 API 生产化避坑
我们给一个功能接入大模型 API:用户提交内容后端实时调 LLM 分析返回结果,灰度时一切美好响应又快又准。可一旦放量真实流量涌进来两件事同时炸了:一是接口大面积失败、日志铺天盖地 429 Too Many Requests 被服务商限流了,二是月中财务找上门说这功能的 API 费用几天就烧掉一大笔预算照势头月底要爆表。一边大量请求失败一边花钱如流水,我被这又贵又不稳的双重暴击逼着重新审视调用姿势…- 0
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LangGraph 客服 agent 死循环一夜烧 OpenAI 3000 美金:tool-call 失控复盘 + 4 层熔断设计
LangGraph 客服 agent 上线两周后某夜账单 200(平时 0)。某 VIP 用户对话触发 search_kb 死循环,12 小时调 OpenAI 4.7 万次。根因:recursion_limit bug + LLM 工具偏好。完整复盘 + 四层熔断 + cost guard 设计。- 5
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