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AI 应用发生异常：怎样降级并阻断危险调用

“异常输入、超时与重试的故障隔离”常被写成一串术语，真正落地时却要回答几个朴素问题：谁负责、何时停止、怎样证明结果。以AI 应用安全：Agent 工具调用滥用、数据投毒与模型窃取防护为背景，本文给出一套可讨论的工作方法。

先确定最低目标

先确定这次只解决什么、不解决什么，并列出用户输入、工具权限、数据来源和模型输出。范围太大时，优先保住高风险路径；其余问题明确排入后续计划。

实施中保持可回退

1. 异常输入在入口处被识别并拒绝，比进入核心链路后再处理成本低。校验长度、类型、权限和资源配额，同时给调用方返回稳定的失败语义。
2. 超时预算要沿调用链分配，不能让每一层都等待同样长的时间。下游超时后取消无意义工作，避免积压任务继续占用连接和线程。
3. 重试只适用于明确的暂时性失败，并要限制次数、抖动和总时长。不可重试的权限或校验失败应立即返回，防止放大流量。

降级不能绕开限制

模型异常时，降级链路仍要遵循同一套权限和数据范围。可以返回受限功能、排队或转人工，但不能因为主服务不可用就让备用模型获得更大的工具权限；状态切换应有明确的恢复条件。

完成后核对权限判定、工具调用结果与脱敏后的请求标识，并注明尚未覆盖的条件。承认限制，比给出宽泛承诺更有用。