AI Agent 工作流死循环检测与修复：一场避坑指南 各位同学，大家好！今天我们来聊聊 AI Agent 工作流设计中一个非常棘手的问题：死循环。死循环不仅会浪费计算资源，更会阻碍 Agent 完成既定目标。作为一名编程专家，我将从检测到修复，手把手地带大家走出这个“无限循环”的陷阱。 一、死循环的本质与危害 首先，我们需要理解什么是死循环。在 AI Agent 工作流中，死循环指的是 Agent 在一系列动作和决策中，不断重复相同的步骤，无法达到终止条件或目标状态。这种循环可能是显而易见的，也可能是隐藏在复杂的逻辑之中，难以察觉。 死循环的危害是多方面的： 资源耗尽： Agent 不停地执行操作，消耗大量的 CPU、内存和网络资源，可能导致系统崩溃。 任务失败： Agent 无法完成任务，浪费时间和精力，降低效率。 不可预测性： 由于 Agent 的行为不可控，可能会产生意想不到的后果，影响系统的稳定性。 调试困难： 复杂的 Agent 工作流中，死循环的根源可能隐藏得很深，难以定位和修复。 二、死循环的常见原因分析 死循环的产生往往是多种因素共同作用的结果。以下是一些常见的原因： …