生产环境中的 AI 代理之所以失败，并非因为模型产生幻觉，而是因为大型语言模型（LLM）提供商施加的速率限制。这些在演示中常常被忽视的限制，在实际应用中成为关键瓶颈，因为单个用户操作可能会触发数十次并发模型调用和重试。解决这个问题需要关注容量工程，包括预算、背压和缓存，而不仅仅是提示工程。 AI
影响 强调了容量工程（而不仅仅是提示工程）对于可靠部署 AI 代理至关重要。
排序理由 文章讨论了 AI 代理在生产环境中常见的失败模式，重点关注速率限制而非模型能力，并提供了见解和解决方案。
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<p>When my agents started failing in production, I did what everyone does first: I went hunting for hallucinations. Better prompts, tighter output schemas, more guardrails. None of it moved the needle, because I was debugging the wrong layer. The agent's reasoning was fine. It wa…