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过去几个月，我和我的联合创始人一直在构建复杂的智能体工作流程，并且反复遇到同样的可靠性问题：共享状态不一致、静默失败、智能体之间出现偏差，以及在不重启整个流程的情况下无法进行干净的恢复。<p>很明显，大多数失败并非“大语言模型问题”，而是多智能体设置中出现的经典分布式系统问题。<p>由于当前生态系统中没有任何东西能对此进行妥善处理，我们开始为智能体工作流程构建一个可靠性层——它为多智能体系统增加了结构、安全性以及可预测的恢复能力，而无需开发人员重写他们的技术栈。<p>我们希望与遇到类似问题或正在构建生产级智能体工作流程的人联系。目标是了解其他人如何看待这些系统中的可靠性、故障恢复和工作流程一致性。<p>如果您正在从事这方面的工作或想尝试抢先体验，请点击此链接： https:&#x2F;&#x2F;tally.so&#x2F;r&#x2F;LZDb0j<p>非常感谢大家分享关于智能体可靠性的任何想法或经验，特别是故障案例或痛点。

Lissa Saver 是一款 macOS 屏幕保护程序，它从演示场景中脱颖而出，具有重力模拟、Clifford Pickover 分形和利萨茹动画。 安装方法： ```bash brew tap johnrpenner/tap brew install --cask lissasaver ```