简介

本文介绍在企业现有应用集成AI服务时架构师需关注的三大工程问题：可用性增强（断路器、重试、降级）、性能优化（异步、缓存、请求对冲）和安全保障（输入输出守卫、沙箱、安全代理）。这些模式帮助构建可靠、高性能且安全的AI集成方案，使AI应用从"能用"走向"好用"，成为企业核心能力。

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相对于独立的原生AI应用，更多的企业尝试将AI能力引入现有应用（ERP/OA/行业应用），常见的模式是调用API来集成各类AI服务 — 从简单的LLM生成到复杂的RAG管道与Agent服务。

当在现有生产系统中整合AI服务时，考虑到生成式AI的特点（不确定性、响应较慢等），你需要小心确保：不能因为AI的引入而带来潜在的系统风险，如可靠性。

本文介绍在现有应用中集成新的AI服务时，架构师最需要关注的三个工程问题及其常见应对模式。

• 从基础版本开始
• 可用性增强：断路器、重试、降级
• 性能增强：异步、缓存、请求对冲
• 安全增强：输入输出守卫、沙箱、安全代理

一、从基础版本开始

首先来看一个基础的“脆弱”版本的AI服务集成。

比如需要在客户交互时调用AI服务（API）进行产品推荐，最简单的流程如下：

这是一个模拟实现：

classBasicProductRecommendationService:

这是一个典型的“能用“但不够”健壮“的版本。AI服务可能会因为LLM上下文溢出、配额不足等失败；也可能因为并发导致响应太慢；某些场景你还需要小心AI输出内容是否合规等等。作为架构师与设计师，你需要思考：

如何确保引入AI服务后的业务连续性、响应性能和安全性？

下面我们来介绍常见的一些改进方法与模式。

特别说明：

• 探讨的是程序设计的微观模式；而非“容灾”等宏观架构策略
• 探讨的是集成AI服务的策略；而非如何设计AI服务本身
• 每一个策略都有适应的特定环境；但并非唯一的、必须的模式

二、可用性增强：断路器、重试、降级

【为什么重要】

生产系统要求7x24小时不间断服务，但生成式AI的基础 — LLM的输出具备天然的不确定性，如果你的AI服务高度依赖LLM（比如某个结构化输出），那么就会引入潜在的故障因素：输出超时、格式不遵循指令、配额耗尽、速率限制等。如果没有容错机制，用户将直接感受到故障冲击。可用性设计模式是为了尽量确保：

即使AI部分出错也能确保核心业务不中断。

【模式：断路器】

这种模式类似于电路中的“保险丝”。简单说就是：

当AI服务故障时，系统会"跳闸"，过段时间再尝试恢复。

由于暂时阻止了对故障服务的调用，可以避免资源浪费和级联故障。优势是快速失败，并可以自动恢复；适合作为第三方API（比如LLM）不稳定时的一种保护机制。

断路器一般设计有三种状态：

• CLOSED状态：正常工作，请求正常传递
• OPEN状态：故障状态，直接拒绝请求，快速失败
• HALF_OPEN状态：探测状态，尝试少量请求检测服务恢复

断路器模式的基本工作流程如下：

1. 初始状态为CLOSED，正常转发请求（比如调用AI的API）
2. 监控失败次数，达到阈值时转为OPEN状态
3. OPEN状态下直接拒绝请求或降级处理，设置恢复超时
4. 超时后转为HALF_OPEN，允许少量探测请求
5. 探测成功则转回CLOSED，失败则回到OPEN

用下面的状态迁移图来表示这种模式：

【模式：重试策略】

重试是处理临时性故障的常见策略。简单说就是：

当AI服务故障时，尝试再来几次（等待时间由算法决定）。

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这种模式显然很适合一些临时性的负载过大（比如模型限流、消息队列拥挤）、连接中断（比如网络波动、数据库连接断开、临时重启）等场景。

重试策略尽管听上去简单，但实际上需要注意两点：

• 要确保重试的动作是幂等操作

  以AI应用的集成场景为例，比如调用某个Tool，或者通过API调用某个Agent，你需要确保多次“重试”不会有额外副作用（还记得MCP协议中的Tool注解字段idempotentHint吗）。所以，一个简单的LLM辅助判断可能是幂等的；但一个操作性的Agent就不能轻易“重试”。

• 要小心重试“风暴”拖垮系统

  在大型分布式并发系统中，多个AI服务如果被大量触发重试，可能产生各种级联效应，影响系统稳定性。因此需要小心的设计重试机制，一种常见的方法是“指数退避”，即通过逐渐增加重试间隔，给故障服务留有恢复的时间。相关设计如下：

• 指数退避：让每次重试的间隔做指数翻倍（0.2s -> 0.4s -> 0.8s）

• 随机抖动：在退避时间基础上再增加随机值，避免同时重试

• 设置最大重试次数：避免无限重试

• 设置最大退避时间：避免退避时间过长

重试模式的基本工作流程如下：

1. 第一次API调用失败，立即重试
2. 第二次失败，等待 base_delay * 2^1 + 随机抖动时间
3. 第三次失败，等待 base_delay * 2^2 + 随机抖动时间
4. 达到最大重试次数，抛出最后一次异常或者降级处理

这里的base_delay是一个基础等待时间，比如200ms。流程图如下：

【模式：降级策略】

在某些场景中，当服务发生故障时可以进行“降级”（兜底）处理。简单说就是：

当标准的AI服务不可用时，自动回退到“备胎”方案。

通过这种平滑甚至无体验的切换，最大限度的确保业务连续性。适合能够容忍一定的服务降级，但要求有极高的业务连续性的场景。注意，回退不是失败，而是一种优雅“兜底"的手段。在设计回退方案时，可以按优先级设计多层方案。比如：

1. 返回缓存的历史成功结果（如AI上次推荐的产品）
2. 切换到备用的依赖服务（如切换不同的LLM）
3. 从AI驱动切换到简单的规则驱动模式

其基本的工作流程为：

1. 优先调用标准的AI API服务
2. 如果失败，则按优先级尝试各级回退方案
3. 回退过程中记录回退事件和原因，用于观测监控
4. 主服务恢复后会自动切回正常服务

流程示意如下：

三、性能增强：异步、缓存、请求对冲

【为什么重要】

目前依赖于LLM的AI服务（从简单的大模型API到工作流的Agent），往往存在较高的延迟。一次复杂的AI请求可能需要数百毫秒到几秒钟，这对一些实时交互的应用来说是巨大的延迟。另外，AI服务还需要考虑到大模型的调用配额或成本，频繁重复调用既耗时又烧钱。如果不加优化，AI功能可能成为系统性能瓶颈，无法满足企业级的响应时间和吞吐量要求。

【模式：异步策略】

如果你的企业应用经常需要等待LLM的输出结束、某个Agent的完成、某个MCP工具的调用等（特别是I/O密集型），但都采用同步调用，就会导致响应性能下降，且浪费资源（很多时候在“干等”）。而异步模式就是：

让多个AI任务非阻塞的同时运行，随后再来取任务的结果。

异步模式在设计上通常是借助任务队列和请求ID机制，将耗时的AI调用从主线程中分离，实现非阻塞处理：提交请求后立即获得请求ID，AI处理在后台异步进行，客户端随后可以通过请求ID轮询结果。这种模式避免了长时间等待，同时允许并发处理多个AI请求，显著提升系统吞吐量。

异步模式的常见工作流程为：

1. 请求提交：客户端发送AI请求，系统生成唯一请求ID并立即返回
2. **任务入队：**创建异步任务（如借助async.create_task），加入请求队列
3. 异步执行：后台协程开始处理AI调用，主线程继续处理其他请求
4. 状态更新：比如任务状态从PENDING → RUNNING → COMPLETED/FAILED
5. 结果轮询：客户端通过请求ID查询任务状态和结果
6. 资源清理：完成的任务从队列中移除，定期清理过期结果

用时序图来表示这个流程：

【模式：缓存策略】

缓存是计算机信息处理无处不在的一种策略。具体到AI应用中，缓存可以更具体的体现到LLM输出缓存、Agent结果缓存、工具调用缓存（如MCP调用）等。简单的说，缓存策略就是：

空间换时间，存储已计算或获取过的结果，以便后续快速复用。

通过存储和复用任务结果来避免重复的、昂贵的AI计算，可以显著提升响应速度和系统吞吐量，并降低资源消耗。

尽管缓存对性能的提升显而易见；但在使用时你仍然需要精心考虑和设计，特别是：哪些调用或结果可以缓存，可以缓存多长时间。比如，你可以分成三类：

• 可以长期缓存的调用：相同输入下的结果长期不变（幂等）的调用。比如向AI应用发起的一个知识库提问、AI数据分析等。
• 可以短期缓存的调用：相同输入下的结果短期内可以重用，但长期可能会发生变化，比如一个整理新闻的AI智能体的返回。
• 不适合缓存的调用：相同输入会导致某些状态不断变化，比如一个操作型的智能体；或者结果不适合重用，比如让AI生成创意。

相应的，你需要设计一个缓存“过期”时间和机制来配合这些策略。

一个基本的缓存流程为：

1. 请求预处理：对输入请求进行标准化和特征提取，生成缓存键（Key）
2. 缓存查询：使用生成的键在多级缓存中查找已有结果
3. 缓存命中处理：如果找到有效缓存，验证时效性后直接返回
4. 缓存未命中处理：执行实际的AI计算，获取新数据、新结果
5. 智能缓存存储：根据结果质量、访问频率等因素决定是否缓存
6. 缓存维护：定期清理过期数据，更新热点数据，优化缓存命中率

大致流程示意图如下：

【模式：请求对冲】

这是一种主动的性能优化策略，通过同时向多个服务实例发送相同请求，使用最先返回的有效响应来降低延迟。简单的说就是：

让多个AI服务者“赛跑”，谁先完成就用谁。

该模式特别适用于对延迟敏感的AI服务，可以有效应对个别服务实例的性能抖动。对冲模式需要在性能提升和资源消耗之间找到平衡，通常配合智能触发策略（如延迟阈值触发）来避免不必要的资源浪费。

基本流程如下：

1. 主请求发起：向主AI服务发送请求，启动计时器
2. 延迟检测：监控主请求的响应时间，判断是否超过预设阈值
3. 对冲触发：当延迟超过阈值时，向备用服务发起对冲请求
4. 并行竞争：多个请求并行执行，系统等待任一请求的成功响应
5. 快速响应选择：一旦收到第一个有效响应，立即返回结果
6. 资源清理：取消其他尚未完成的请求，释放网络和计算资源
7. 性能统计：记录各服务的响应时间，用于后续的路由优化

大致的流程示意图如下：

四、安全增强：输入输出守卫、沙箱、安全代理

【为什么重要】

在将AI能力引入到企业应用中时，安全性也是决策层最关注的焦点问题之一（特别是某些特殊行业与企业）。企业引入AI能力的安全性体现在诸多方面，诸如：

• 调用第三方服务（如LLM）时的敏感信息泄漏
• 自身暴露的API（如MCP、Agent API等）被越权滥用
• 调用AI生产的内容是否敏感与合规等

除了宏观层面的安全加固（防火墙/等保/各种防攻击等）以及集中的用户认证授权（OAuth）等，这里探讨常见的三种安全策略。

【模式：输入输出守卫】

还记得OpenAI的Agent SDK中的一个独有设计Guardrails（护栏）吗？它是Agent运行的“门卫”，通过验证用户输入输出来保护Agent系统，以避免不必要的风险。输入输出守卫就是一种类似的模式：

对AI的输入和输出进行验证和审计，以确保信息安全。

实际应用中这种模式可以用在调用非信任方LLM/Agent服务时，也可以用来保护企业对外开放的AI服务。

基本的工作原理是：

1. AI请求进入输入安全守卫 → 校验合法性（格式、敏感信息等）
2. AI返回结果 → 经过输出安全守卫（内容审核、合规检测）
3. 最终结果再送往客户端或企业业务系统
4. 全链路记录日志 → 用于定期审计与异常检测

【模式：安全沙箱】

当我们把基于AI的自动化在企业中引入时，一个直观的担忧来自：这些有一定自主能力的AI会不会给环境造成破坏？比如错误的删除了重要文件与数据？沙箱模式通过创建隔离的AI执行环境，确保危险操作不会影响宿主系统。或者简单的说：

把AI服务关在一个安全、隔离的”沙盒“里运行。

在企业AI服务中，主要应用于两个场景：

一是AI在执行代码、文件管理等主动操作时的环境隔离，防止对本地系统造成破坏或多个AI相互影响。比如当你的Agent或者MCP Server通过网络提供共享AI服务时，由于客户端行为的不可预知以及AI的不确定性，用沙箱来隔离风险至关重要

二是将调用外部AI服务时的网络和数据隔离，防止数据泄露和恶意攻击

一些关键的做法包括：

• 根据不同的风险等级采用与创建不同的隔离环境
• 在隔离的环境中运行危险操作，比如执行生成的Python代码
• 监控与限制沙箱的资源使用与行为
• 及时销毁沙箱，防止资源泄漏

比如设计虚拟机、容器（docker）甚至进程几个不同的隔离级别：

当然，这种模式还需要考虑一定的沙箱管理策略来配合。

【模式：安全代理】

这种模式是为了保障AI服务调用企业应用、访问企业数据的安全。

这是因为：不是所有的操作都能限制在沙箱内。比如一个借助Tex2SQL的数据库信息查询，除了数据库的权限控制，如何在更细粒度的层面防止风险？

安全代理层模式通过在AI和生产系统之间设置一个”代理层”，对所有的AI操作请求进行策略检查和权限验证，防范AI对关键业务系统的误操作、越权访问、批量破坏等：

给AI的主动行为增加“闸门”，安全的操作才能通过。

这种模式适合AI智能体需要直接访问数据库、业务系统API等关键资源的场景。

典型的工作流程为：

1. 操作请求拦截：Agent发起的所有系统操作都被代理层拦截
2. 请求解析分析：解析SQL语句、API调用、系统命令的具体内容
3. 策略匹配检查：根据预定义的安全策略进行权限和操作合规性检查
4. 风险等级评估：评估操作的影响范围和危险程度
5. 执行决策：根据策略决定放行、拦截、降级或转人工审批
6. 操作审计记录：记录所有操作请求和处理结果用于合规审计

五、结束语

我们对上面的模式做简单总结：

当AI进入企业级场景，真正的考验不仅是LLM或Agent能否更准确的完成任务，更在于如何通过工程化手段构建可靠、可用且安全的高性能服务，而不是带来新的不确定性与风险。高可用性、性能优化与安全性等，都是AI能否在企业真正落地的关键。架构师与开发者唯有把握并灵活运用这些设计模式，才能让AI应用从“能用”走向“好用”，最终成为企业“离不开”的核心能力。

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