第31集：大模型容错架构！当 LLM 超时/幻觉/被限流时的降级与兜底方案

第31集：大模型容错架构！当 LLM 超时/幻觉/被限流时的降级与兜底方案

本集解锁内容：手写 LLM 调用的超时重试 + 指数退避、实现幻觉内容检测与安全拦截、设计限流降级与兜底响应、构建熔断器防止级联故障。学完本集，你能在面试中从容回答“如果大模型 API 挂了怎么办”“怎么防止 AI 胡说八道”“怎么保证 Agent 不被幻觉误导”等容错架构必考题。

😫 用户痛点引入：你的 AIOps 平台很强，但大模型一挂，全线瘫痪

兄弟们，前面 30 集我们让 AIOps 平台越来越聪明——它能巡检、能预测、能自愈、能写报告。但你可能忽视了一个最致命的隐患：你精心打造的 AI 大脑，其实有一个单点故障——大模型本身。

想象一下这个场景：凌晨 3 点，生产环境告警炸了。Supervisor 紧急调度诊断 Agent，诊断 Agent 调用 Qwen 模型做根因分析。但偏偏这个时候，Ollama 进程因为内存泄漏挂了，所有 LLM 请求超时。Supervisor 在干等 60 秒后报错，诊断流程中断，自愈动作无法触发。你被电话叫醒，手动登录服务器处理故障——而这一切，本应该是 AI 替你做的。