对于多步骤的AI工作流，单一的全局超时是不够的，并且经常导致无法解释的失败。相反，开发人员应根据结果的效用定义面向用户的截止日期，然后为每个内部步骤（如检索、模型调用和工具执行）分配特定的时间预算。这种细粒度的方法允许智能的备用策略和更好的系统可观察性，区分缓慢进程和卡住的进程，最终带来更健壮、更高效的AI应用程序。 AI
影响 在AI工作流中实施细粒度的时间预算，可以通过防止级联故障和实现更智能的备用机制来改善用户体验和系统可靠性。
排序理由 该项目讨论了AI工作流设计和超时策略的最佳实践，提供了建议，而不是宣布新产品或研究发现。
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