Gestión de Fallos de Agentes de IA: Límites de Reintento y Presupuestos de Falla
Este es un estudio de caso de un equipo que ejecuta 6 agentes de IA en producción, centrándose en cómo su cola de trabajo maneja modos de fallo más allá de la simple distribución de tareas.
Incidente clave de fallo y solución
Un incidente temprano involucró a un agente que alcanzó un límite de tasa, falló, se reintentó, alcanzó el límite nuevamente y repitió este ciclo 319 veces. Esto consumió horas de cómputo en una tarea que nunca iba a tener éxito.
La solución implementada fue un presupuesto de fallos de 3 intentos. Después de 3 fallos, la tarea se marca como fallida permanentemente en lugar de volver a encolarse.
Otros modos de fallo considerados
- Agentes que reclaman tareas pero se quedan en silencio (abordado con tiempos de espera de latidos)
- Agentes que informan TASK_COMPLETE sin completar realmente la tarea (un problema de autoinforme)
- Dos agentes que toman la misma tarea (abordado con bloqueo optimista)
El equipo señala que, aunque la regla de 3 intentos parece obvia en retrospectiva, fue brutal descubrirla mediante la experiencia.
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