近一年在做 智能客服 / AI 工单 / 实时对话系统 时，我越来越强烈地意识到一件事：
在业务系统中，大模型的效果固然重要，但工程层面的稳定性与可控性同样关键。
如果你是直接在业务代码里这样调用 LLM 的：
String result = llmClient.call(prompt);
那你大概率已经或者即将踩下面这些坑。
这篇文章，我想结合真实生产场景，聊聊 在高并发业务中，为什么“直接调用大模型”一定会出问题，以及我是如何把这些问题工程化解决的。
一、坑一：同一会话被重复触发，模型被“打爆”
真实场景
在客服系统中，一个用户可能会：
- 连续发多条消息
- 快速修改输入
- 页面重试 / 网络抖动
如果你的系统是：
“每次事件都直接调用一次大模型”
那么在高峰期，你会看到：
- 同一会话 短时间内触发多次模型调用
- 成本飙升
- 响应变慢
- 模型 QPS 被打满
常见但错误的解决方式
synchronized (sessionId) {
llmClient.call(prompt);
}
问题是：
- 单机锁，分布式失效
- 粒度粗，吞吐急剧下降
- 无法复用结果
二、坑二：并发请求没有去重，浪费 90% 的调用
真实问题
在某些接口中（如工单自动补全）：
- 同一个 key（用户 + 会话 + 场景）
- 在极短时间内并发进入
但本质上：
这些请求完全可以共享一次模型调用的结果
如果不做处理：
- 10 个并发 = 10 次模型调用
- 但业务只需要 1 次
正确的工程思路：singleflight
同一个 key，只允许一次真实执行，其它请求等待并复用结果。
这是一个非常典型的工程问题，但在 LLM 场景下尤为重要。
三、坑三：连续触发场景，根本不该“实时调用模型”
场景举例
在实时对话或输入联想中：
- 用户输入：
我想投诉 - 紧接着：
我想投诉昨天的订单 - 又补充：
订单号是 xxx
如果每一步都实时调用 LLM：
- 成本高
- 效果反而不好（上下文不完整）
更合理的方式：合并触发（Merge Window）
在一个时间窗口内，把多次触发合并为一次调用。
例如：
- 2 秒内的触发 → 只调用一次模型
- 返回的是“最后一次”的完整上下文
四、坑四：模型超时 / 异常，直接拖垮主流程
现实情况
- 模型接口超时
- 网络抖动
- Provider 限流
如果你是这样写的：
llmClient.call(prompt); // 阻塞
那你的主业务线程就会：
- 卡死
- 堆积
- 最终雪崩
正确做法（工程视角）
- 必须有 timeout
- 必须可 retry
- 必须有 fallback
而且这些逻辑：
不应该散落在每个业务方法里
五、坑五：治理逻辑散落在业务代码中，无法复用
这是我最终决定“重构”的根本原因。
在一个项目里，你可能还能忍受：
lock
→ check cache
→ call llm
→ retry
→ fallback
但当你有：
- 工单系统
- 反馈系统
- 对话系统
- 搜索系统
你会发现：
每个系统都在重复写一套“LLM 调用防护逻辑”
而且还不一致。
六、我的解决方案：把 LLM 调用治理“抽象出来”
在踩完这些坑之后，我做了一件事：
把 LLM 调用中的“工程问题”抽象成一个独立的运行时治理组件。
核心目标只有一个：
让业务只关心“调用模型做什么”，而不是“怎么安全地调用模型”。
七、LLM Call Guard：一个注解驱动的治理方案
最终我把这些能力整理成了一个开源项目：
👉 LLM Call Guard
GitHub：github.com/cylgdzz111/…
使用方式非常简单
@LLMGuard(scene = "ticket_autofill", mergeWindowMs = 2000)
public AiResult extract(TicketReq req) {
return llmProvider.call(req);
}
这行注解背后做了什么？
八、它在运行时做了哪些事情？
一次 LLM 调用，会被包裹成如下执行管道：
- 自动 key 生成（会话 / 用户 / 场景）
- 并发互斥（分布式 / 本地）
- singleflight 去重
- 可选合并窗口（merge window）
- 超时控制
- 重试
- fallback 兜底
- 结构化日志
而业务代码：
- 不需要知道这些细节
- 不需要侵入
- 不绑定任何具体 LLM Provider
九、一个真实效果（生产验证）
在客服 AI 自动化工单场景中：
- 连续对话 + 高频事件
- 引入会话级治理 + 合并触发后
- 模型调用次数下降约 85%
- 人工客服处理效率提升约 40%
十、为什么我认为“工程化”比“Prompt 更重要”
在我看来：
Prompt 决定上限，工程决定能不能用。
很多团队：
- 模型效果很好
- 但系统不可控、不稳定、成本失控
最终被迫：
- 降级
- 下线
- 或只在极小流量使用
十一、写在最后
如果你正在做：
- AI 工单
- 智能客服
- LLM + 业务系统
- 高并发 / 实时对话
那么我强烈建议你 不要从“模型”开始，而是从“工程约束”开始。
LLM Call Guard 目前还在持续迭代中，如果你对这个方向感兴趣，欢迎交流、提 Issue 或 PR。
👉 GitHub：github.com/cylgdzz111/…
后记
这套方案来自真实生产场景，不是 Demo。
如果你也踩过类似的坑，欢迎在评论区聊聊你是怎么解决的。
