构建弹性 AI Agent 工作流以处理真实世界数据混乱
Source: Dev.to
在围绕 AI 代理——能够规划、推理并执行多步骤任务的自主系统——的热潮中，人们很容易忘记一个残酷的事实：现实世界的数据是混乱的。发票以带有咖啡渍的扫描 PDF 形式出现，客户记录的日期有五种不同的格式，API 返回 429 错误或悄悄更改模式，而你的“干净”数据库中还保留着三年前一次合并产生的重复条目。
在整洁数据集上构建的原型在演示中运行得很漂亮。投入生产后？它们会产生幻觉、无限循环、数据损坏，或在面对真实业务信息的混乱时直接崩溃。
进入 2026 年，玩具级代理与生产级代理的区别不在于更聪明的模型——而在于 韧性工程。下面是一份实用指南，帮助你构建能够不仅在混乱数据中生存，更能在其中繁荣的 AI 代理工作流。
接受现实：数据永远是脏的
Garbage In, Garbage Out (GIGO) 并没有因为基础模型而消失。即使是最强大的 LLM 在以下情况下也会出错：
- 解析不一致的格式（例如
01/02/2026与2 Jan 26与2026‑01‑02） - 处理缺失值或异常值
- 应对 API 中的模式漂移
- 遇到被投毒或对抗性的输入
现实中的例子层出不穷：代理在工具调用部分失败后悄悄创建重复的 CRM 记录，或从 PDF 中提取不良文本后产生虚构的财务数字。
提升韧性的第一步： 停止假装你的数据是干净的。设计时默认数据是混乱的。
弹性代理工作流的核心原则
原则 1 – 及早验证，频繁验证
| 内容 | 做法 |
|---|---|
| 入口时的模式验证 | 使用 Pydantic 模型或 JSON Schema 在任何代理处理数据之前强制结构。 |
| 预处理代理 | 部署专用于规范化（日期解析、实体抽取、去重）的轻量级代理/工具。 |
| 工具后验证 | 在每次外部调用或解析步骤后，验证输出是否符合预期。 |
示例： 在客户入职工作流中，先验证提取的电子邮件/电话再创建记录。如果无效，则转交人工审查，而不是继续执行。
原则 2 – 接受重试、回退和断路器
- 对瞬时故障进行 指数退避重试。
- 回退模型/工具：如果主解析器失败，尝试更简易的基于正则的解析器。
- 断路器：临时禁用不可靠的工具，以防止连锁故障。
像 LangGraph（来自 LangChain）或 Temporal 这样的框架使有状态重试变得轻而易举——你的代理可以暂停、等待，并在恰好中断的地方恢复。
原则 3 – 使推理可观察且可控
- 记录每一步推理（思考链）。
- 使用结构化输出（JSON 模式、函数调用）而非自由文本。
- 添加防护措施：最大步骤数、成本上限、高风险操作的审批门。
诸如 LangSmith 或 Helicone 的工具可以提供追踪，准确显示代理因错误数据而偏离预期的具体位置。
原则 4 – 使用能够容错的编排
| 需求 | 推荐方案 |
|---|---|
| 持久执行 | 有状态编排器：Temporal、LangGraph 或 DBOS 可确保工作流在崩溃后恢复。 |
| 多步骤事务安全 | Saga 模式：如果创建用户成功但发送欢迎邮件失败，则自动补偿（例如，删除该用户）。 |
| 人工在环 | 当置信度低或数据过于混乱时进行升级。 |
这可以防止可怕的“静默数据损坏”，即工作流只有一半成功而导致系统不一致。
处理混乱数据的实用模式
| 挑战 | 模式 | 工具 / 技术 | 为什么有效 |
|---|---|---|---|
| 格式不一致 | 规范化代理 | unstructured.io、LlamaParse、自定义解析器 | 将混乱早期转换为结构化 JSON |
| 缺失 / 歧义数据 | 置信度评分 + 升级 | LLM 自评提示 | 知道何时不知道 |
| API 模式更改 | 版本化工具包装器 + 验证 | Pydantic 用于输入/输出 | 快速且可预测地失败 |
| 抽取时的幻觉 | 多遍验证 | 比较 2+ 模型/方法 的输出 | 共识胜过单一来源的真相 |
| 部分工具失败 | 补偿操作（Sagas） | Temporal、自定义回滚逻辑 | 维护数据完整性 |
实际案例：发票处理代理团队
- Ingestion Agent – 下载电子邮件附件（PDF、图像、Excel）。
- Extraction Agent – 使用多模态模型提取字段（供应商、日期、总额、明细项目）。
- Validation Agent – 检查总额是否匹配、日期是否有效、供应商是否存在于数据库中。
- Enrichment Agent – 查询供应商条款、税务规则、货币转换。
- Approval / Booking Agent – 在置信度低时将其路由至人工审批。
在2026年，获胜的AI代理系统不会是那些拥有最炫推理链的系统。它们将是平凡而稳健的系统，能够在数据不完整、API不稳定、需求变化时仍然正常工作。
- 为失败而构建。
- 无情地验证。
- 持久编排。
- 观察一切。
你的代理会感谢你——而且在凌晨3点没有任何紧急情况时，你的运维团队也会感谢你。
你的代理曾经处理过的最混乱的数据是什么？在评论中分享吧——让我们一起构建更具弹性的系统。