防止人工智能代理崩溃、陷入死循环及过度消耗令牌

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如果你曾使用大型语言模型构建过代理工作流——即那种模型调用工具、对结果进行推理并循环往复以获取更多信息的工作流——你一定撞上过那堵墙。这不是概念上的障碍，而是一堵真实存在且代价高昂的墙：你的代理可能在第 47 轮对话时因模型返回 503 错误而崩溃；或者在无限循环中静默地重复调用同一个搜索工具，白白烧掉 12 美元；又或者将本可压缩至 2 万令牌（token）的上下文，硬塞进一个包含 20 万令牌的请求中。

这些并非边缘案例。它们是任何运行时间足够长的代理循环的默认行为。而在此之前，解决方案每次都如出一辙：用 try/catch 包裹所有代码，添加一个轮次计数器，然后祈祷好运。

现在有了更好的方法。谷歌的 Genkit 刚刚发布了一个 generateMiddleware() 应用程序接口（API），让你能够在各个层级拦截并修改人工智能生成过程——包括模型调用、工具执行以及整个生成循环。你可以将其视为专为大型语言模型推理设计的 Express 中间件。它彻底改变了你构建高韧性代理的方式。

基于此，我构建了三个中间件——softFail（软失败）、smartMaxTurns（智能最大轮次）和 contextCompression（上下文压缩）——它们解决了我在生产环境中反复遇到的三个问题。本文将深入探讨该中间件 API 本身、其重要性以及每个中间件的工作原理。

中间件 API：拦截一切

Genkit 的 generateMiddleware() 为你提供了接入生成过程三个层级的钩子：

import { generateMiddleware } from 'genkit/beta';

const myMiddleware = generateMiddleware(
  {
    name: 'myMiddleware',
    configSchema: z.object({ /* 每次调用的配置 */ }),
  },
  ({ config, pluginConfig, ai }) => ({
    // 包裹每次模型调用（请求 → 响应）
    model: async (req, ctx, next) => {
      // 修改请求，调用 next()，修改响应
      return next(req, ctx);
    },

    // 包裹生成循环的每一轮
    generate: async (envelope, ctx, next) => 
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