Обнаружение ошибок инструментов и восстановление
Если инструмент возвращает ошибку 500, передайте её модели, чтобы она попробовала другой подход, а не завершила работу с ошибкой.
«Обнаружение ошибок инструментов и восстановление» — бесплатный урок AI Agents на CoddyKit. Это урок 4 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.
Инструменты дают сбой: план действий
Любой реальный инструмент иногда даёт сбой:
- Тайм-ауты сети
- Ограничения частоты запросов
- Неверные аргументы от модели
- Недоступность внешнего сервиса
- Недействительные учётные данные
Агенты в рабочей среде должны корректно восстанавливаться после сбоев.
Всегда возвращайте результат, не выбрасывайте исключения
Внутри цикла агента перехватывайте все ошибки инструментов и возвращайте их как содержимое. Никогда не позволяйте исключению прервать цикл:
def safe_dispatch(tool_call):
try:
args = json.loads(tool_call.function.arguments)
return TOOLS[tool_call.function.name](**args)
except json.JSONDecodeError:
return {'error': 'Arguments are not valid JSON.'}
except KeyError:
return {'error': f'Unknown tool: {tool_call.function.name}'}
except Exception as e:
return {'error': f'{type(e).__name__}: {e}'}Структурированный формат ошибки
Используйте единообразную структуру, чтобы модель распознавала ошибки:
error = {'ok': False, 'error_type': 'TimeoutError', 'error_message': 'Tavily timed out after 10s', 'retryable': True}
print(error)
Отличайте повторяемые ошибки от постоянных
Некоторые ошибки требуют повтора (тайм-аут), а другие — нет (404). Сообщите модели:
if isinstance(e, requests.Timeout):
return {'ok': False, 'retryable': True, 'error': str(e)}
if isinstance(e, ValueError):
return {'ok': False, 'retryable': False, 'error': str(e)}Автоматический повтор временных ошибок
Для сетевых вызовов используйте повторы с экспоненциальной задержкой:
from tenacity import retry, wait_exponential, stop_after_attempt, retry_if_exception_type
@retry(
wait=wait_exponential(multiplier=1, max=10),
stop=stop_after_attempt(3),
retry=retry_if_exception_type((requests.Timeout, requests.ConnectionError))
)
def web_search(query):
return requests.get('https://api.tavily.com/search', ...).json()Проверка аргументов
Перед вызовом инструмента проверьте аргументы с помощью модели Pydantic:
from pydantic import BaseModel, ValidationError
class SearchArgs(BaseModel):
query: str
k: int = 5
try:
args = SearchArgs.model_validate_json(tool_call.function.arguments)
except ValidationError as e:
return {'error': f'Bad arguments: {e}'}Покажите модели ошибку
Добавьте ошибку как результат инструмента и снова вызовите модель. Модель часто исправляет себя:
messages.append({
'role': 'tool',
'tool_call_id': tc.id,
'content': json.dumps({'error': 'Argument k must be an integer'})
})
# Next model call: 'Sorry, let me retry with k=5...'Избегайте бесконечных циклов ошибок
Некоторые модели, увидев ошибку, повторяют тот же неверный вызов. Ограничивайте цикл и обнаруживайте повторы:
recent_calls = []
for tc in msg.tool_calls:
key = (tc.function.name, tc.function.arguments)
if recent_calls.count(key) >= 3:
return 'Agent stuck in retry loop, aborting.'
recent_calls.append(key)Восстановление с учётом инструмента
Для заведомо нестабильных инструментов реализуйте логику повторных попыток ВНУТРИ инструмента, а не в цикле:
def search_with_fallback(query):
try:
return tavily_search(query)
except Exception:
return bing_search(query) # secondary providerОграничивайте время ожидания каждого вызова
Для каждого внешнего вызова необходимо задать время ожидания. Иначе один медленный сервис заблокирует всего агента:
import requests
response = requests.get(url, timeout=10) # 10s
# For LLM calls:
from openai import OpenAI
client = OpenAI(timeout=30.0)Размыкатели цепи
Если инструмент неоднократно завершается с ошибкой, «разомкните» цепь и не используйте его некоторое время:
import time
class CircuitOpen(Exception):
pass
def circuit(failure_threshold=5, recovery_timeout=60):
def decorator(func):
state = {'failures': 0, 'open_until': 0}
def wrapper(*args, **kwargs):
if time.time() < state['open_until']:
raise CircuitOpen('circuit is open')
try:
result = func(*args, **kwargs)
state['failures'] = 0
return result
except Exception:
state['failures'] += 1
if state['failures'] >= failure_threshold:
state['open_until'] = time.time() + recovery_timeout
raise
return wrapper
return decorator
@circuit(failure_threshold=3, recovery_timeout=1)
def fragile_tool(x):
if x < 0:
raise ValueError('bad input')
return x * 2
for x in [1, -1, -1, -1, -1]:
try:
print('ok', fragile_tool(x))
except CircuitOpen as e:
print('blocked:', e)
except ValueError as e:
print('failed:', e)
Журналирование ошибок с контекстом
Записывайте достаточно данных, чтобы впоследствии выполнить отладку: имя инструмента, аргументы, тип ошибки, трассировку стека, идентификатор запроса, идентификатор пользователя и идентификатор трассировки. Передавайте эти данные в инструмент наблюдаемости.
Корректное ухудшение работы
Если критически важный инструмент недоступен, честно сообщите об этом пользователю, а не делайте вид, что агент успешно выполнил задачу:
if all_search_tools_failed:
return 'I was unable to search the web right now. Please try again in a few minutes.'Шаблон обработки ошибок инструментов
Как безопаснее всего обрабатывать исключения инструментов внутри цикла агента?
Итоги
Инструменты завершаются с ошибками. Перехватывайте ошибки, классифицируйте их, представляйте как содержимое и позволяйте агенту восстановиться. Для надёжности в рабочей среде добавьте ограничения времени ожидания, повторные попытки и размыкатели цепи.
Часто задаваемые вопросы
Урок «Обнаружение ошибок инструментов и восстановление» бесплатный?
Да — полный текст урока «Обнаружение ошибок инструментов и восстановление» 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 «Обнаружение ошибок инструментов и восстановление»?
Если инструмент возвращает ошибку 500, передайте её модели, чтобы она попробовала другой подход, а не завершила работу с ошибкой. 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 4 из 4.
Сколько времени занимает урок «Обнаружение ошибок инструментов и восстановление»?
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
- ReAct: шаблон «рассуждение + действие»
- Реализация ReAct с нуля
- Распространённые наборы инструментов (веб, калькулятор, RAG)
- Обнаружение ошибок инструментов и восстановление