Dalam bidang AI, ketika kita berbicara tentang sistem cerdas yang online 24/7, stabilitas bukan lagi menjadi nilai tambah, melainkan merupakan persyaratan dasar. Dibandingkan dengan layanan backend tradisional, sistem AI menghadapi lebih banyak tantangan dan ketidakpastian. Tantangan ini termasuk fluktuasi model inferensi, batasan antarmuka pihak ketiga, perubahan kebijakan platform, latensi sumber data, dan pencemaran konteks percakapan, dan sebagainya. Untuk menjaga pengalaman pengguna yang konsisten dalam jangka panjang, kita harus mewujudkan "toleransi kesalahan, penurunan kualitas, dan pemulihan diri" dari sudut pandang rekayasa.

Pertama, mekanisme toleransi kesalahan adalah garis pertahanan pertama terhadap stabilitas sistem. Kita perlu mendefinisikan rentang kegagalan yang dapat diterima dan strategi pengulangan yang sesuai untuk setiap langkah kunci. Ini termasuk membedakan operasi idempotent dan non-idempotent, serta menjelaskan kegagalan mana yang akan menyebabkan kesalahan yang dirasakan pengguna, dan mana yang dapat ditangani secara internal oleh sistem. Untuk panggilan alat, kita harus mencatat log permintaan dan respons yang terstruktur, dan menetapkan ambang batas pengulangan dan pemutusan yang sesuai berdasarkan berbagai jenis kegagalan (seperti kesalahan parsing, masalah izin, kegagalan eksternal atau latensi). Dalam manajemen sesi, kita perlu mengontrol panjang konteks dan mengurangi gangguan suara, sambil menyiapkan skrip percakapan yang aman dan mekanisme rollback memori untuk dialog yang tidak biasa.

Kedua, tujuan dari strategi penurunan adalah mengubah "tidak tersedia" menjadi "terbatas tersedia". Ketika model tidak tersedia atau latensi respons melebihi yang diharapkan, kita dapat menggunakan model ringan atau template yang telah ditentukan sebagai alternatif. Ketika antarmuka eksternal terbatas, kita dapat beralih ke mode baca saja atau menggunakan data yang di-cache. Jika platform menjadi lebih ketat dalam peninjauan, kita dapat secara otomatis menutup topik berisiko tinggi dan konten yang mengandung kata sensitif. Penting untuk diingat, strategi penurunan harus konsisten dengan pengalaman produk, menghindari pengguna merasa sistem mengalami kegagalan. Pada saat yang sama, semua tindakan penurunan harus terlihat jelas di panel pemantauan dan laporan setelah kejadian, untuk memudahkan analisis dan optimasi di masa mendatang.

Akhirnya, kemampuan pemulihan diri memungkinkan sistem untuk pulih dari kesalahan. Untuk kegagalan yang dapat diprediksi, kita harus membangun proses otomatis yang mencakup "pemeriksaan kesehatan, restart otomatis, dan switch panas". Mekanisme semacam ini dapat merespons dengan cepat saat masalah terjadi, meminimalkan dampak pada pengguna.

Dengan menerapkan strategi-strategi ini, sistem AI dapat mempertahankan stabilitas dan keandalan dalam lingkungan operasi yang kompleks, serta memberikan layanan yang berkelanjutan dan berkualitas tinggi kepada pengguna.