AI 代理可能因未处理的重试而产生巨额成本，每年可能使企业损失数千美元。这个问题源于大型语言模型（LLM）应用程序通常缺乏适当的幂等性，这意味着重复的请求可能导致重复收费、重复发送电子邮件或重复退款，而没有明确的错误日志记录。大型语言模型（LLM）的非确定性、有状态的代理工具调用以及流式响应中成功的模糊性加剧了这个问题。实施一个结合了原子锁的幂等性密钥，可能使用像 Redis 这样的系统，可以防止这些重复操作及相关成本。 AI
影响 开发人员必须实施幂等性机制，以防止 AI 代理中代价高昂的重复操作，尤其是在企业级应用程序中。
排序理由 文章讨论了改进 AI 应用程序的技术实现细节，特别是解决了成本和可靠性问题。
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