# OpenAI Agent 工程最佳实践

## 1. Function Calling Pattern

### 工具定义最佳实践
```json
{
  "name": "execute_fix",
  "description": "执行修复操作",
  "parameters": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "action": {"type": "string", "enum": ["diagnose", "repair", "verify"]},
      "target": {"type": "string"},
      "parameters": {"type": "object"}
    },
    "required": ["action", "target"]
  }
}
```

### 并行工具调用
```
- 独立诊断步骤并行执行
- 依赖步骤串行执行
- 使用工具组管理相关调用
```

## 2. Agent Loop Pattern

### 经典 ReAct 循环
```
Thought: 分析当前状态
Action: 调用工具
Observation: 检查结果
Thought: 基于结果调整策略
... (循环直到解决)
```

### 改进版：带终止条件
```
Thought: 分析当前状态
Action: 调用工具
Observation: 检查结果
Reflection: 评估是否接近解决
- 是 → 输出结论
- 否 → 继续循环（最大 N 次）
- 超时 → 输出部分结论 + 后续建议
```

## 3. Error Recovery Strategies

### 指数退避重试
```python
def retry_with_backoff(func, max_retries=3, base_delay=1):
    for attempt in range(max_retries):
        try:
            return func()
        except Exception as e:
            if attempt == max_retries - 1:
                raise
            delay = base_delay * (2 ** attempt)
            time.sleep(delay)
```

### 降级链模式
```
主方案: API 调用
  ↓ 失败
降级1: 本地缓存
  ↓ 失败
降级2: 备用 API
  ↓ 失败
降级3: 手动提示用户
```

## 4. State Management

### Checkpoint 模式
```
在执行关键操作前保存状态：
{
  "checkpoint_id": "uuid",
  "timestamp": "ISO-8601",
  "action": "正在执行的操作",
  "state_snapshot": "关键状态快照",
  "rollback_instructions": "回滚步骤"
}
```

### 会话管理
```
- 长会话：定期清理上下文
- 子会话：隔离运行，完成后回收
- 共享状态：使用文件系统或数据库
```

## 5. Evaluation & Testing

### 自愈效果评估
```
指标:
- 首次修复成功率
- 平均修复时间 (MTTR)
- 复发率（同一错误再次出现）
- 误报率（错误诊断）

监控:
- 错误日志趋势
- 修复操作成功率
- 用户反馈评分
```

### A/B 测试修复策略
```
对同一类问题，测试不同修复策略：
- 策略 A: 立即修复
- 策略 B: 等待 + 重试
- 策略 C: 降级到备用方案

记录每种策略的成功率和耗时
```

## 6. Scalability Patterns

### 工作队列
```
- 使用 cron 调度重复任务
- 使用子 Agent 处理并发任务
- 使用消息队列（如果可用）处理高峰
```

### 资源管理
```
- 监控 token 使用量
- 设置并发子 Agent 上限
- 定期清理临时文件
- 使用轻量上下文模式
```

## 7. Observability

### 日志分级
```
DEBUG: 详细诊断信息
INFO: 正常操作流程
WARNING: 潜在问题
ERROR: 明确的失败
CRITICAL: 系统级故障
```

### 指标收集
```
- 工具调用成功率
- 平均响应时间
- Token 消耗趋势
- 错误类型分布
- 修复成功率
```