ADK-Python错误处理：异常捕获与优雅降级机制
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ad/adk-python 概述
在构建复杂的AI Agent系统时，健壮的错误处理机制是确保系统稳定性和用户体验的关键。ADK-Python（Agent Development Kit）作为Google开源的AI Agent开发框架，提供了一套完整的异常处理体系，帮助开发者构建可靠的AI应用。本文将深入解析ADK-Python的错误处理机制，包括异常分类、捕获策略、优雅降级实现以及最佳实践。
异常体系架构
ADK-Python采用分层异常处理架构，将异常分为多个层次：
核心异常类型
ADK-Python定义了多种专用异常类型来处理特定场景：
| 异常类型 | 描述 | 使用场景 |
|---|---|---|
LlmCallsLimitExceededError | LLM调用次数超限 | 防止过度消耗资源 |
NotFoundError | 资源未找到 | 数据查询、配置加载 |
CredentialExchangError | 凭证交换失败 | 身份认证流程 |
A2AClientError | A2A协议客户端错误 | 多Agent通信 |
AgentCardResolutionError | Agent卡片解析失败 | Agent配置管理 |
异常捕获机制
基础异常捕获模式
ADK-Python采用结构化的异常捕获策略，确保系统在各种故障场景下都能保持稳定：
from google.adk.agents.invocation_context import LlmCallsLimitExceededError
from google.adk.errors import NotFoundError
from google.adk.auth.exchanger.base_credential_exchanger import CredentialExchangError
class RobustAgentHandler:
def handle_agent_invocation(self, context, user_input):
try:
# 主要业务逻辑
response = self._process_request(context, user_input)
return response
except LlmCallsLimitExceededError as e:
# LLM调用限制处理
return self._handle_llm_limit_exceeded(context, e)
except NotFoundError as e:
# 资源未找到处理
return self._handle_resource_not_found(context, e)
except CredentialExchangError as e:
# 认证失败处理
return self._handle_auth_failure(context, e)
except Exception as e:
# 通用异常处理
return self._handle_generic_error(context, e)
分层异常处理策略
ADK-Python实现了四级异常处理层次：
- 工具层异常处理 - 单个工具执行失败
- Agent层异常处理 - Agent执行流程控制
- 系统层异常处理 - 资源管理和监控
- 用户层异常处理 - 用户体验优化
优雅降级实现
资源限制降级
当系统资源达到限制时，ADK-Python提供智能降级策略：
class ResourceAwareExecutor:
def __init__(self, max_llm_calls=10, fallback_strategies=None):
self.max_llm_calls = max_llm_calls
self.fallback_strategies = fallback_strategies or {
'llm_limit': self._fallback_to_cached_response,
'timeout': self._fallback_to_simplified_response,
'network_error': self._fallback_to_offline_mode
}
def execute_with_fallback(self, context, operation):
try:
context.increment_llm_call_count()
return operation()
except LlmCallsLimitExceededError:
# 触发降级策略
return self.fallback_strategies['llm_limit'](context)
except TimeoutError:
return self.fallback_strategies['timeout'](context)
except NetworkError:
return self.fallback_strategies['network_error'](context)
多级缓存降级机制
ADK-Python实现了智能缓存降级系统：
错误恢复策略
自动重试机制
对于临时性故障，ADK-Python提供智能重试策略：
from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential, retry_if_exception_type
class ResilientServiceClient:
@retry(
stop=stop_after_attempt(3),
wait=wait_exponential(multiplier=1, min=4, max=10),
retry=retry_if_exception_type((NetworkError, TimeoutError)),
retry_error_callback=lambda retry_state: None # 静默失败，触发降级
)
def call_external_service(self, request):
# 外部服务调用逻辑
response = self._make_http_request(request)
if response.status_code >= 500:
raise ServiceTemporarilyUnavailable("Service temporarily unavailable")
return response
状态恢复机制
ADK-Python确保在异常发生后能够正确恢复系统状态：
class StatefulAgentProcessor:
def process_with_state_recovery(self, context, operation):
# 保存当前状态
original_state = self._capture_state(context)
try:
result = operation()
self._commit_state_changes(context)
return result
except Exception as e:
# 恢复原始状态
self._restore_state(context, original_state)
# 记录错误并触发降级
self._log_error(context, e)
return self._get_fallback_response(context, e)
finally:
# 清理临时资源
self._cleanup_temporary_resources(context)
监控与日志记录
结构化错误日志
ADK-Python采用结构化日志记录，便于错误分析和监控：
import logging
import json
from datetime import datetime
class StructuredErrorLogger:
def __init__(self):
self.logger = logging.getLogger('adk.error')
def log_error(self, context, exception, severity='ERROR'):
error_data = {
'timestamp': datetime.utcnow().isoformat(),
'invocation_id': context.invocation_id,
'agent_name': context.agent.name,
'exception_type': type(exception).__name__,
'exception_message': str(exception),
'severity': severity,
'stack_trace': self._get_formatted_traceback(),
'context_data': self._get_relevant_context(context)
}
self.logger.error(json.dumps(error_data))
错误指标监控
ADK-Python集成监控系统，实时跟踪错误率和服务健康状态：
| 指标名称 | 类型 | 描述 | 告警阈值 |
|---|---|---|---|
llm_call_error_rate | 比率 | LLM调用错误率 | > 5% |
authentication_failure_rate | 比率 | 认证失败率 | > 2% |
fallback_activation_count | 计数器 | 降级触发次数 | > 10/分钟 |
mean_time_to_recovery | 时间 | 平均恢复时间 | > 30秒 |
最佳实践指南
1. 防御性编程模式
def safe_agent_execution(agent, context, input_data):
# 输入验证
if not self._validate_input(input_data):
raise ValidationError("Invalid input data")
# 资源预检查
if not self._check_resource_availability():
raise ResourceUnavailableError("Required resources not available")
# 执行边界保护
try:
return agent.run(context, input_data)
except Exception as e:
if self._is_recoverable_error(e):
return self._attempt_recovery(context, e)
else:
return self._handle_fatal_error(context, e)
2. 渐进式功能降级
class GracefulDegradationManager:
DEGRADATION_LEVELS = {
'FULL': 0, # 全功能模式
'REDUCED': 1, # 简化功能模式
'BASIC': 2, # 基本功能模式
'MINIMAL': 3 # 最小功能模式
}
def get_current_degradation_level(self, system_metrics):
if system_metrics.llm_availability < 0.8:
return self.DEGRADATION_LEVELS['REDUCED']
elif system_metrics.database_availability < 0.9:
return self.DEGRADATION_LEVELS['BASIC']
elif system_metrics.network_latency > 1000:
return self.DEGRADATION_LEVELS['MINIMAL']
else:
return self.DEGRADATION_LEVELS['FULL']
3. 错误处理配置化
通过配置文件管理错误处理策略：
error_handling:
retry_policies:
llm_calls:
max_attempts: 3
backoff_factor: 2
retryable_errors:
- "TimeoutError"
- "NetworkError"
fallback_strategies:
- trigger: "LlmCallsLimitExceededError"
action: "use_cached_response"
parameters:
cache_ttl: 300
- trigger: "ServiceUnavailableError"
action: "switch_to_backup_service"
parameters:
backup_endpoint: "https://backup.example.com"
circuit_breakers:
- service: "llm_service"
failure_threshold: 5
reset_timeout: 60
实战案例：电商客服Agent的错误处理
场景描述
电商客服Agent需要处理商品查询、订单状态、退货申请等多种业务，面临网络波动、服务宕机、资源限制等挑战。
错误处理实现
class EcommerceCustomerServiceAgent:
def __init__(self):
self.error_handler = EcommerceErrorHandler()
self.cache_manager = ResponseCacheManager()
self.degradation_manager = DegradationManager()
async def handle_customer_query(self, context, query):
try:
# 正常处理流程
response = await self._process_query(context, query)
return response
except ProductNotFoundError as e:
# 商品未找到特定处理
return await self._handle_product_not_found(context, query, e)
except OrderServiceUnavailableError as e:
# 订单服务不可用降级
return await self._degrade_order_query(context, query, e)
except LlmCallsLimitExceededError as e:
# LLM限制处理
cached_response = self.cache_manager.get_cached_response(query)
if cached_response:
return self._create_cached_response_message(cached_response)
return self._create_limited_capacity_message()
except Exception as e:
# 通用错误处理
return await self.error_handler.handle_generic_error(context, query, e)
降级策略矩阵
| 错误类型 | 降级策略 | 用户体验影响 | 恢复时间 |
|---|---|---|---|
| LLM服务不可用 | 使用预定义回复模板 | 中等 | 分钟级 |
| 商品数据库超时 | 返回最近缓存数据 | 低 | 秒级 |
| 支付服务故障 | 引导稍后重试 | 高 | 小时级 |
| 网络连接问题 | 离线模式操作 | 高 | 可变 |
总结
ADK-Python的错误处理机制体现了现代AI系统设计的核心理念：韧性（Resilience）、可观察性（Observability）、用户体验（User Experience）。通过分层异常体系、智能降级策略、完善监控机制，开发者可以构建出既强大又可靠的AI Agent系统。
关键收获
- 结构化异常体系：明确的异常分类和职责划分
- 防御性编程：输入验证、资源预检查、执行边界保护
- 智能降级：多级缓存、渐进式功能限制、优雅失败
- 全面监控：结构化日志、性能指标、健康检查
- 配置化管理：灵活的策略配置和动态调整
通过掌握ADK-Python的错误处理机制，开发者能够构建出在面对各种故障场景时仍能提供稳定服务的AI应用，真正实现"永不宕机"的智能服务体验。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
