0Pricing
AI Agents · Урок

Шаблоны проектирования постоянно работающих агентов

Фоновые процессы, агенты-демоны и управление постоянными соединениями.

«Шаблоны проектирования постоянно работающих агентов» — бесплатный урок AI Agents на CoddyKit. Это урок 1 из 4. Ты можешь прочитать весь урок бесплатно ниже — а потом практиковать его прямо в браузере с встроенным редактором кода и ИИ-репетитором 24/7. Это часть пути обучения AI Agents, и твой прогресс синхронизируется между веб-версией и приложением CoddyKit. Курс AI Agents содержит 4 уроков всего.

Что такое постоянно работающий агент?

Постоянно работающий агент непрерывно выполняется как фоновая служба, ожидая событий и проактивно предпринимая действия. В отличие от агентов, работающих по схеме «запрос — ответ», он сохраняется между взаимодействиями и поддерживает состояние с течением времени.

Шаблон фонового процесса

Фоновый процесс выполняется независимо от любого сеанса терминала. Используйте фоновые потоки Python или диспетчер процессов, чтобы агент продолжал работать после закрытия терминала.

import threading
import time
import signal
import sys

shutdown_flag = threading.Event()

def agent_main_loop():
    print('Agent daemon started')
    while not shutdown_flag.is_set():
        try:
            # Agent work: check for events, process tasks
            perform_agent_cycle()
            shutdown_flag.wait(timeout=60)  # Sleep 60s, wakes on shutdown
        except Exception as e:
            print(f'Agent loop error: {e}')
            shutdown_flag.wait(timeout=5)  # Brief pause on error
    print('Agent daemon stopped')

def perform_agent_cycle():
    print(f'Agent cycle at {time.strftime("%H:%M:%S")}')
    # Check emails, process queue, run scheduled tasks

def handle_signal(signum, frame):
    print(f'Signal {signum} received, shutting down...')
    shutdown_flag.set()

# Register signal handlers for graceful shutdown
signal.signal(signal.SIGTERM, handle_signal)
signal.signal(signal.SIGINT, handle_signal)

# Start as daemon thread
thread = threading.Thread(target=agent_main_loop, daemon=True)
thread.start()
print('Agent running in background')

Сторожевой процесс: автоматический перезапуск после сбоя

Сторожевой процесс отслеживает процесс агента и перезапускает его, если тот аварийно завершился. Это необходимо в рабочей среде: агенты неизбежно сталкиваются с непредвиденными ошибками и должны автоматически восстанавливаться.

import subprocess
import time
import logging

logger = logging.getLogger('watchdog')

class AgentWatchdog:
    def __init__(self, agent_script: str, max_restarts: int = 10, restart_delay: float = 5.0):
        self.agent_script = agent_script
        self.max_restarts = max_restarts
        self.restart_delay = restart_delay
        self.restart_count = 0
        self.process = None
    
    def start(self):
        self.process = subprocess.Popen(
            ['python', self.agent_script],
            stdout=subprocess.PIPE,
            stderr=subprocess.STDOUT
        )
        logger.info(f'Agent started (PID: {self.process.pid})')
    
    def run_forever(self):
        self.start()
        while True:
            return_code = self.process.wait()
            logger.warning(f'Agent exited with code {return_code}')
            
            if self.restart_count >= self.max_restarts:
                logger.error(f'Max restarts ({self.max_restarts}) reached. Stopping watchdog.')
                break
            
            self.restart_count += 1
            logger.info(f'Restarting agent (attempt {self.restart_count})...')
            time.sleep(self.restart_delay * self.restart_count)  # Backoff
            self.start()

print('AgentWatchdog defined')

Постоянное соединение WebSocket

Для доставки событий в реальном времени поддерживайте постоянное соединение WebSocket. Если соединение разрывается, автоматически подключайтесь снова — это главная сложность постоянно работающих агентов.

import asyncio
import websockets
import json

async def persistent_websocket_connection(uri: str, on_message):
    backoff = 1
    max_backoff = 60
    
    while True:  # Reconnect forever
        try:
            print(f'Connecting to {uri}')
            async with websockets.connect(uri, ping_interval=30, ping_timeout=10) as ws:
                print('WebSocket connected')
                backoff = 1  # Reset backoff on successful connection
                
                async for raw_message in ws:
                    try:
                        message = json.loads(raw_message)
                        await on_message(message)
                    except json.JSONDecodeError:
                        print(f'Invalid JSON message: {raw_message[:100]}')
        
        except websockets.exceptions.ConnectionClosed as e:
            print(f'WebSocket closed: {e}. Reconnecting in {backoff}s')
        except Exception as e:
            print(f'WebSocket error: {e}. Reconnecting in {backoff}s')
        
        await asyncio.sleep(backoff)
        backoff = min(backoff * 2, max_backoff)  # Exponential backoff

async def handle_ws_message(message: dict):
    print(f'Received: {message}')

print('Persistent WebSocket connection function defined')

Проверки контрольного сигнала

Контрольный сигнал подтверждает, что агент работает и обрабатывает данные. Отправляйте сигнал каждые N секунд; если сигналы перестают поступать, сторожевой процесс понимает, что агент завис или завершил работу.

import threading
import time
from datetime import datetime

class HeartbeatMonitor:
    def __init__(self, max_silence_seconds: int = 300):
        self.last_heartbeat = datetime.utcnow()
        self.max_silence = max_silence_seconds
        self.lock = threading.Lock()
    
    def beat(self):
        with self.lock:
            self.last_heartbeat = datetime.utcnow()
    
    def is_alive(self) -> bool:
        with self.lock:
            silence = (datetime.utcnow() - self.last_heartbeat).total_seconds()
            return silence < self.max_silence
    
    def silence_seconds(self) -> float:
        with self.lock:
            return (datetime.utcnow() - self.last_heartbeat).total_seconds()

monitor = HeartbeatMonitor(max_silence_seconds=60)

def agent_with_heartbeat():
    while not shutdown_flag.is_set():
        # Send heartbeat at start of each cycle
        monitor.beat()
        
        # Do agent work
        perform_agent_cycle()
        time.sleep(30)

# External watchdog checks the monitor
def watchdog_check():
    while True:
        if not monitor.is_alive():
            print(f'ALERT: Agent silent for {monitor.silence_seconds():.0f}s')
            # Restart agent here
        time.sleep(30)

print('Heartbeat monitor defined')

Корректное завершение работы

При корректном завершении работы выполняются все текущие операции перед остановкой. Агент получает сигнал остановки, не позволяет запускать новые операции, завершает текущие задачи, сохраняет состояние и штатно завершает работу.

import signal
import threading
from contextlib import contextmanager

class GracefulShutdown:
    def __init__(self, timeout: float = 30.0):
        self.should_stop = threading.Event()
        self.active_tasks = 0
        self.lock = threading.Lock()
        self.timeout = timeout
        signal.signal(signal.SIGTERM, self._handle_signal)
        signal.signal(signal.SIGINT, self._handle_signal)
    
    def _handle_signal(self, signum, frame):
        print(f'Shutdown signal received. Waiting for {self.active_tasks} active tasks...')
        self.should_stop.set()
    
    @contextmanager
    def task(self):
        if self.should_stop.is_set():
            raise RuntimeError('Shutdown in progress, not accepting new tasks')
        with self.lock:
            self.active_tasks += 1
        try:
            yield
        finally:
            with self.lock:
                self.active_tasks -= 1
    
    def wait_for_all_tasks(self):
        self.should_stop.wait()
        deadline = time.time() + self.timeout
        while self.active_tasks > 0 and time.time() < deadline:
            time.sleep(0.1)
        if self.active_tasks > 0:
            print(f'WARNING: Forced shutdown with {self.active_tasks} tasks still active')

shutdown = GracefulShutdown(timeout=30)
print('Graceful shutdown manager created')

Обработка отключений и повторных подключений

Постоянно работающим агентам нужны стратегии обработки отключений от сервисов: буферизуйте события во время простоя, воспроизводите пропущенные события после повторного подключения и не допускайте потери событий, поступивших во время отключения.

import asyncio
import redis
from datetime import datetime

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, decode_responses=True)

class DisconnectHandler:
    def __init__(self, buffer_key: str = 'agent:offline_buffer'):
        self.buffer_key = buffer_key
        self.connected = True
    
    def on_disconnect(self):
        self.connected = False
        print(f'Disconnected at {datetime.utcnow()}')
    
    def on_reconnect(self):
        self.connected = True
        print(f'Reconnected at {datetime.utcnow()}')
        self.replay_buffered_events()
    
    def handle_event(self, event: dict):
        if not self.connected:
            # Buffer events for later replay
            import json
            r.lpush(self.buffer_key, json.dumps(event))
            print(f'Event buffered (offline): {event["type"]}')
            return
        self.process_event(event)
    
    def replay_buffered_events(self):
        import json
        replayed = 0
        while True:
            raw = r.rpop(self.buffer_key)
            if not raw:
                break
            event = json.loads(raw)
            self.process_event(event)
            replayed += 1
        if replayed:
            print(f'Replayed {replayed} buffered events')
    
    def process_event(self, event: dict):
        print(f'Processing event: {event["type"]}')

handler = DisconnectHandler()
print('Disconnect handler created')

Управление процессом с помощью systemd

Для рабочих развертываний в Linux используйте systemd для управления процессом агента. Он выполняет автоматический перезапуск, записывает журналы в journald и запускает агента при загрузке системы.

# /etc/systemd/system/my-agent.service
SERVICE_FILE = '''
[Unit]
Description=My AI Agent Service
After=network.target

[Service]
Type=simple
User=ubuntu
WorkingDirectory=/home/ubuntu/agent
ExecStart=/home/ubuntu/venv/bin/python agent.py
Restart=always
RestartSec=10
StandardOutput=journal
StandardError=journal

# Environment variables
EnvironmentFile=/home/ubuntu/agent/.env

# Resource limits
MemoryLimit=1G
CPUQuota=50%

[Install]
WantedBy=multi-user.target
'''

# Deploy commands:
# sudo cp my-agent.service /etc/systemd/system/
# sudo systemctl daemon-reload
# sudo systemctl enable my-agent
# sudo systemctl start my-agent
# sudo systemctl status my-agent
# sudo journalctl -u my-agent -f  # Follow logs

print('Systemd service configuration defined')
print('Enables: auto-start on boot, auto-restart on crash, centralized logging')

Сохранение состояния между перезапусками

Постоянно работающий агент должен сохранять свое состояние, чтобы после перезапуска продолжить работу с того места, где он остановился. Регулярно сохраняйте данные контрольной точки на диске или в Redis, а также после существенных изменений состояния.

import json
import os
from datetime import datetime

CHECKPOINT_FILE = '/tmp/agent_checkpoint.json'

def save_checkpoint(state: dict):
    state['last_saved'] = datetime.utcnow().isoformat()
    with open(CHECKPOINT_FILE, 'w') as f:
        json.dump(state, f, indent=2)
    print(f'Checkpoint saved at {state["last_saved"]}')

def load_checkpoint() -> dict:
    if not os.path.exists(CHECKPOINT_FILE):
        print('No checkpoint found, starting fresh')
        return {}
    with open(CHECKPOINT_FILE) as f:
        state = json.load(f)
    print(f'Checkpoint loaded from {state.get("last_saved", "unknown")}')
    return state

# Agent startup
agent_state = load_checkpoint()
last_processed_id = agent_state.get('last_processed_email_id', 0)
print(f'Resuming from email ID: {last_processed_id}')

# After processing each email
agent_state['last_processed_email_id'] = last_processed_id + 1
if agent_state['last_processed_email_id'] % 10 == 0:  # Checkpoint every 10 items
    save_checkpoint(agent_state)

Мониторинг постоянно работающих агентов

Отслеживайте ключевые метрики постоянно работающих агентов: время работы, количество обработанных за час событий, частоту ошибок, использование памяти и время последней активности. Предоставляйте эти данные через конечную точку проверки состояния или отправляйте их в службу мониторинга.

from fastapi import FastAPI
from datetime import datetime
import psutil
import os

app = FastAPI()
start_time = datetime.utcnow()
events_processed = 0
last_event_time = None

@app.get('/health')
def health_check():
    process = psutil.Process(os.getpid())
    uptime_seconds = (datetime.utcnow() - start_time).total_seconds()
    
    last_active = None
    if last_event_time:
        last_active = (datetime.utcnow() - last_event_time).total_seconds()
    
    return {
        'status': 'ok',
        'uptime_seconds': round(uptime_seconds),
        'events_processed': events_processed,
        'memory_mb': round(process.memory_info().rss / 1024 / 1024, 1),
        'cpu_percent': process.cpu_percent(interval=1),
        'last_event_seconds_ago': round(last_active) if last_active else None,
        'timestamp': datetime.utcnow().isoformat()
    }

Автоматический размыкатель для внешних зависимостей

Постоянно работающий агент взаимодействует с внешними сервисами, которые могут давать сбои. Автоматический размыкатель на некоторое время прекращает вызовы неработающего сервиса и предотвращает каскадные сбои.

import time
from enum import Enum

class CircuitState(Enum):
    CLOSED = 'closed'      # Normal operation
    OPEN = 'open'          # Service down, not calling
    HALF_OPEN = 'half_open'  # Testing if service recovered

class CircuitBreaker:
    def __init__(self, failure_threshold=5, recovery_timeout=60):
        self.state = CircuitState.CLOSED
        self.failure_count = 0
        self.threshold = failure_threshold
        self.recovery_timeout = recovery_timeout
        self.last_failure_time = None
    
    def call(self, fn, *args):
        if self.state == CircuitState.OPEN:
            if time.time() - self.last_failure_time > self.recovery_timeout:
                self.state = CircuitState.HALF_OPEN
            else:
                raise RuntimeError('Circuit open: service unavailable')
        
        try:
            result = fn(*args)
            if self.state == CircuitState.HALF_OPEN:
                self.state = CircuitState.CLOSED
                self.failure_count = 0
                print('Circuit closed: service recovered')
            return result
        except Exception as e:
            self.failure_count += 1
            self.last_failure_time = time.time()
            if self.failure_count >= self.threshold:
                self.state = CircuitState.OPEN
                print(f'Circuit opened after {self.failure_count} failures')
            raise

circuit = CircuitBreaker(failure_threshold=3, recovery_timeout=30)
print('Circuit breaker created')

Проверка знаний: постоянно работающие агенты

Проверьте, насколько хорошо Вы понимаете шаблоны проектирования постоянно работающих агентов.

Итоги шаблонов постоянно работающих агентов

Надежные постоянно работающие агенты объединяют фоновые процессы с обработкой сигналов для корректного завершения работы, сторожевые процессы для автоматического перезапуска после сбоя, постоянные соединения WebSocket с повторным подключением и экспоненциальной задержкой, проверки контрольного сигнала для обнаружения зависших процессов, корректное завершение работы для выполнения текущих операций и сохранение состояния в контрольных точках для продолжения работы после перезапуска. Для управления процессами в рабочей среде используйте systemd или supervisord.

Часто задаваемые вопросы

Урок «Шаблоны проектирования постоянно работающих агентов» бесплатный?

Да — полный текст урока «Шаблоны проектирования постоянно работающих агентов» бесплатно доступен здесь в веб-версии. Чтобы практиковать его интерактивно (встроенный редактор кода и ИИ-репетитор 24/7) и разблокировать остальной курс AI Agents, подпишись на CoddyKit PRO. Курс AI Agents содержит 4 уроков всего.

Чему я научусь в уроке «Шаблоны проектирования постоянно работающих агентов»?

Фоновые процессы, агенты-демоны и управление постоянными соединениями. Ты практикуешь AI Agents с помощью реального кода, который запускаешь прямо в браузере, и ИИ-репетитор 24/7 отвечает на твои вопросы во время урока.

Нужен ли мне опыт, чтобы начать AI Agents?

Предыдущий опыт не требуется. AI Agents на CoddyKit структурирован для всех уровней — от новичков до продвинутых, поэтому ты можешь начать отсюда или с самого начала и учиться в своем темпе. Это урок 1 из 4.

Сколько времени занимает урок «Шаблоны проектирования постоянно работающих агентов»?

Большинство уроков CoddyKit занимают около 5–10 минут. Каждый из них компактный и интерактивный, поэтому ты постоянно делаешь прогресс и продолжаешь с того же места в веб-версии и приложении.

Можно ли писать и запускать код в этом уроке AI Agents?

Да. Каждый урок AI Agents включает встроенный редактор кода, поэтому ты пишешь и запускаешь реальный код прямо в браузере и получаешь моментальную обратную связь от AI — локальная установка не требуется.

Все уроки этого курса

  1. Шаблоны проектирования постоянно работающих агентов
  2. Системы проактивных уведомлений и оповещений
  3. Сохранение контекста между сеансами
  4. Создание агента ежедневных сводок
← Назад к AI Agents