Как обрабатывать ошибки tool call в агенте (retry, fallback)?

При обработке ошибок вызова инструментов (tool call) в агенте, например, в системах с LLM (Large Language Models), важно реализовать стратегии повторных попыток (retry) и резервных вариантов (fallback) для повышения надежности.

Retry (повторная попытка):

• При временных ошибках (например, сетевые сбои, таймауты) агент должен повторить вызов инструмента через определённые интервалы.
• Часто используют экспоненциальную задержку между попытками, чтобы снизить нагрузку.
• Максимальное число попыток ограничивается, чтобы избежать бесконечных циклов.

Fallback (резервный вариант):

• Если повторные попытки не увенчались успехом, агент может переключиться на альтернативный инструмент или метод.
• Например, если основной API недоступен, использовать локальную модель или кэшированные данные.

Пример на псевдокоде:

max_retries = 3
for attempt in range(max_retries):
    try:
        result = call_tool()
        break
    except TemporaryError:
        wait_time = 2 ** attempt
        sleep(wait_time)
else:
    result = fallback_tool()

Такой подход обеспечивает устойчивость агента к сбоям и улучшает пользовательский опыт.