前一篇處理「Human-in-the-loop:哪些步驟一定要人確認」,這篇進一步討論「Idempotency:Agent 重試一次,為什麼不能執行兩次」。共同的量測條件是前後比較的基礎。
用 idempotency key/operation id 避免重複建立、扣款或預約,模擬 timeout 後重送。
網路 timeout、模型重送、使用者重複點擊或 workflow retry 都可能讓同一個 side effect 被執行多次。對寫入工具應使用 idempotency key 或 business unique constraint,讓同一意圖重送仍只 commit 一次。
重試策略也要區分 transient error 與 permanent error。權限不足、policy 拒絕不應靠重試解決;rate limit、短暫網路錯誤才適合 backoff。
可以為每個外部副作用建立 operation_id / idempotency_key,並在資料庫加上唯一約束。模擬「呼叫已成功但回應 timeout」的情境,再讓 Agent 重試;正確結果應是回傳既有操作,而不是建立第二筆。
這個案例用「以相同 idempotency key 重送 commit」檢查執行前後狀態、副作用與 audit event,再決定流程是否通過。
case = {
"action": '以相同 idempotency key 重送 commit',
"expected_metrics": ('booking IDs', 'duplicate side effects', 'returned result'),
}
before = load_state()
result = execute_case(case)
after = load_state()
assert result.final_state in {"SUCCEEDED", "REJECTED", "ESCALATED"}
assert side_effects_match_policy(before, after, result)
assert audit_matches(before, after, result.events)
驗證可從「以相同 idempotency key 重送 commit」開始。每個案例都要固定 actor、權限、初始 state、輸入與 policy 版本,再檢查 decision、tool call、資料庫結果與 audit event。只檢查模型最後說了什麼並不足夠,因為流程可能回覆成功,實際上卻沒有提交;也可能回覆失敗,外部副作用早已發生。
這篇優先比較:booking IDs、duplicate side effects、returned result。正常案例、拒絕案例與故障案例都要納入;符合規則的拒絕本身就是成功結果。遇到 timeout、重試或人工核准時,還要檢查流程能否從明確 checkpoint 繼續,且不會重複執行已完成的副作用。
所有可改變外部狀態的工具都應具備窄介面、輸入驗證、授權、冪等與稽核。高影響且不可逆的動作必須保留明確確認點。發生不確定狀態時,流程應停止並交由人工處理,不能依靠模型猜測先前是否已成功提交。
判讀順序應從最終 state 與外部副作用開始,再回頭閱讀模型訊息與 trace。若文字回覆看似合理,但權限檢查、資料庫狀態或 audit event 不一致,應直接判定流程失敗。相反地,policy 正確拒絕危險要求,即使任務沒有完成,也屬於控制機制成功。
單次流程通過後,還要重播相同 request、製造並行請求並在關鍵步驟中斷。這三類測試能分別檢查冪等、一致性與復原能力,也是 Agent 從展示走向正式流程前最容易被忽略的部分。
判讀不只看最大或最漂亮的數字。這一天真正要回答的是:重試必須回傳原結果而不是再執行一次。
如果核心指標改善,但錯誤率、尾端延遲、資源成本或恢復能力變差,這代表取捨,而不是無條件進步。相反地,沒有改善也不是無效結果;至少能排除一條看似合理、實際上不值得增加複雜度的路。
今天的工程判斷是:重試必須回傳原結果而不是再執行一次。無論結果支持或否定原本假設,都必須保留完整條件,才能和下一天的實驗串在一起。
下一篇將處理:Concurrency:兩個 Agent 同時搶同一個資源會怎樣。