En el campo de la IA, cuando hablamos de sistemas inteligentes en línea las 24 horas, los 7 días de la semana, la estabilidad ya no es un factor adicional, sino un requisito básico. En comparación con los servicios de backend tradicionales, los sistemas de IA enfrentan más desafíos e incertidumbres. Estos desafíos incluyen la Fluctuación en la inferencia de modelos, las limitaciones de interfaces de terceros, los cambios en las políticas de la plataforma, la latencia de las fuentes de datos y la contaminación del contexto de la conversación, entre otros. Para mantener una experiencia de usuario consistente a lo largo del tiempo, debemos abordar desde una perspectiva de ingeniería los tres aspectos clave de "tolerancia a fallos, degradación y auto-recuperación".

En primer lugar, el mecanismo de tolerancia a fallos es la primera línea de defensa para la estabilidad del sistema. Necesitamos definir el rango de fallos aceptables y las estrategias de reintento correspondientes para cada paso clave. Esto incluye distinguir entre operaciones idempotentes y no idempotentes, así como aclarar qué fallos provocarán errores percibidos por el usuario y cuáles pueden ser manejados internamente por el sistema. Para las llamadas a herramientas, deberíamos registrar solicitudes y respuestas estructuradas, y establecer los umbrales de reintento y de cortocircuito correspondientes según los diferentes tipos de fallos (como errores de análisis, problemas de permisos, fallos externos o tiempos de espera). En cuanto a la gestión de sesiones, necesitamos controlar la longitud del contexto y reducir la interferencia de ruido, al mismo tiempo que preparamos frases seguras y mecanismos de reversión de memoria para conversaciones excepcionales.

En segundo lugar, el objetivo de la estrategia de degradación es convertir "no disponible" en "disponible de forma limitada". Cuando el modelo no está disponible o la latencia de respuesta supera lo esperado, podemos usar un modelo liviano o plantillas preestablecidas como alternativa. Cuando las interfaces externas están restringidas, se puede cambiar a modo de solo lectura o usar datos en caché. Si la revisión de la plataforma se vuelve más estricta, podemos cerrar automáticamente temas de alto riesgo y contenido que contenga palabras sensibles. Es importante que la estrategia de degradación esté alineada con la experiencia del producto, evitando que los usuarios sientan que el sistema ha fallado. Al mismo tiempo, todas las operaciones de degradación deben ser claramente visibles en el panel de monitoreo y en los informes posteriores, para facilitar el análisis y la optimización posteriores.

Finalmente, la capacidad de autocuración permite al sistema recuperarse de errores. Para fallos previsibles, debemos establecer un proceso de automatización que incluya "verificaciones de salud, reinicio automático y conmutación por error". Este mecanismo puede responder rápidamente cuando surgen problemas, minimizando el impacto en los usuarios.

Al implementar estas estrategias, los sistemas de IA pueden mantener la estabilidad y la fiabilidad en entornos operativos complejos, proporcionando a los usuarios un servicio continuo y de alta calidad.