AI Agent 部署避坑指南：从 0 到 1 的生产环境实践复盘
背景
我们是一个 AI 创业团队，在将自研 Agent 部署到生产环境时，经历了从本地跑通到线上崩盘的完整踩坑过程。本文记录了几个最具代表性的问题及其解决思路。
问题 1：模型调用超时
现象
部署后用户反馈响应卡住，查看日志发现模型调用超时，但本地测试完全正常。
根因
生产环境网络到第三方 API 的延迟更高，加上冷启动时间，导致默认超时不够。
解决
- 拉长请求超时
- 增加重试与退避
- 对关键调用做熔断保护
问题 2：上下文丢失
现象
多轮对话进行到第 5 轮时，模型开始失忆。
根因
缓存过期时间设置错误，且未做好 session 隔离。
解决
- 修正 TTL
- 增加 session_id 隔离
- 补充 trace 追踪
问题 3：内存泄漏
现象
服务运行 24 小时后响应变慢，最终 OOM。
根因
历史消息未做截断，context 无限累积。
解决
- 对历史消息做 token 截断
- 对长上下文做摘要折叠
- 增加内存监控与告警
问题 4：Smoke Test 漏测
现象
测试环境通过，线上用户触发 500 错误。
根因
缺少真实流量特征的压测，只用了单元测试。
解决
- 增加真实请求的 smoke test 脚本
- 上线前自动跑通关键路径
- 失败直接阻断发布
总结
生产环境不是测试环境的超集，很多问题只有真实流量才能暴露。建议上线前做全链路压测，监控先于功能上线，并保持日志可追溯。
如果你也有类似的踩坑经历，欢迎交流。
