チャレンジ内容
従来のソリューションでは、手動で再試行ロジックを記述する必要がありました。julep AIには、マルチレイヤーのフォールト・トレランス・メカニズムが組み込まれています：
信頼性最適化プログラム
- 自動再試行の設定::
- グローバル設定: タスクのYAMLヘッダーで定義される
retry_policy: {max_attempts: 3, delay: 5s} - 特定のステップの場合：失敗しやすいステップを追加する（APIコールなど）
retry:フィールド
- グローバル設定: タスクのYAMLヘッダーで定義される
- 依存関係の管理::
- 利用する
depends_onステップの依存関係を明確にする - プラットフォームは自動的に依存関係の競合を検出し、解決します。
- 利用する
- リアルタイム・モニタリング::
- すべてのタスク状況とエラーログを表示するダッシュボード
- メール/Slackアラート通知の設定
アドバンスド・フォールト・トレランス・モード
- 融解メカニズム連続失敗がしきい値を超えた場合、タスクを自動的に中断する。
- フォールバックYAML での使用
fallback:代替実行パスの定義 - 結果の検証スルー
validate:出力が期待される形式であることを確認する
例- tool: api_call
retry: {max: 2}
fallback:
- evaluate: "default_value"
validate: "type(_) == 'dict'"
この答えは記事から得たものである。Julep AI: DSLを使用したマルチステップ・インテリジェント・ボディワークフロー構築のためのAIクラウドプラットフォームについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " AIタスク実行の信頼性とエラー回復メカニズムを最適化するには？
