挑战说明
AI任务执行常因API不稳定、网络波动等原因失败，传统方案需要手动编写重试逻辑。Julep AI内置了多层容错机制：
可靠性优化方案
- 自动重试配置::
- 全局设置：在任务YAML头部定义
retry_policy: {max_attempts: 3, delay: 5s} - 针对特定步骤：在易失败步骤（如API调用）添加
retry:field
- 全局设置：在任务YAML头部定义
- 依赖关系管理::
- utilization
depends_on明确步骤依赖关系 - 平台会自动检测并解决依赖冲突
- utilization
- real time monitoring::
- 仪表盘显示所有任务状态和错误日志
- 设置邮件/Slack告警通知
高级容错模式
- 熔断机制：当连续失败超过阈值时自动暂停任务
- 后备方案：在YAML中使用
fallback:定义替代执行路径 - Validation of results: By
validate:检查输出是否符合预期格式
Example:- tool: api_call
retry: {max: 2}
fallback:
- evaluate: "default_value"
validate: "type(_) == 'dict'"
This answer comes from the articleJulep AI: An AI Cloud Platform for Building Multi-Step Intelligent Body Workflows Using DSLsThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何优化AI任务执行的可靠性和错误恢复机制？
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