给 Agent 系统加上生产级能力： 科技新闻。
"Agent 系统的测试和传统 Web 系统的测试有什么不同？" 传统 Web 测试依赖数据库/API，Agent 测试依赖 LLM。LLM 不可控、不可重复，所以需要 mock。难点在于 mock 的返回值要"像真的"——否则测不出逻辑缺陷。
Agent 依赖 LLM，而 LLM 调用需要 API Key、需要网络、需要花钱。
一个背景与起因
这样做的问题：
从日志中你能看到什么？
这样每次请求都会记录：
一个事件经过
然后在 API 层区分处理：
运维完全不知道哪里出了问题。
不需要 API Key、不需要网络、测试秒级完成。测试的是 Agent 的逻辑（"意图为 complaint 时是否生成了工单"），而不是 LLM 的分类能力。
一个各方回应
为什么是指数退避？ 第一次失败可能是网络抖动，第二次可能是瞬时负载高，第三次如果还失败说明真的出了问题。每次重试等待时间加倍，避免对已过载的服务造成更大压力。
LLM API 经常因为网络波动或限流而失败。一次失败就抛异常太脆弱：
这是两个不同的问题：
一个影响分析
每一步增加的代码都对应一个真实遇到的问题。 不是预先设计了一个大架构，而是问题驱动架构演进。
给不同的人看不同的信息：
"为什么节点耗时日志对 Agent 系统特别紧要？" Agent 系统比传统 Web 系统多了一层不确定性（LLM 响应时间波动大）。如果 Router 突然从 0.3s 变成 3s，不一定是你代码有问题，可能是 LLM API 变慢了。没有耗时日志，你无法区分"代码 bug"和"上游变慢"。
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