惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

Application and Cybersecurity Blog
Application and Cybersecurity Blog
A
About on SuperTechFans
S
SegmentFault 最新的问题
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
Help Net Security
Help Net Security
有赞技术团队
有赞技术团队
博客园 - 【当耐特】
O
OpenAI News
美团技术团队
月光博客
月光博客
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
Schneier on Security
Schneier on Security
Webroot Blog
Webroot Blog
Cyberwarzone
Cyberwarzone
Hacker News - Newest:
Hacker News - Newest: "LLM"
Google Online Security Blog
Google Online Security Blog
T
Tenable Blog
S
Security Affairs
博客园_首页
S
Schneier on Security
Security Latest
Security Latest
T
Threat Research - Cisco Blogs
T
Tailwind CSS Blog
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
Spread Privacy
Spread Privacy
量子位
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
K
Kaspersky official blog
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
TaoSecurity Blog
TaoSecurity Blog
博客园 - 聂微东
Vercel News
Vercel News
M
MIT News - Artificial intelligence
T
Troy Hunt's Blog
B
Blog
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
Martin Fowler
Martin Fowler
Attack and Defense Labs
Attack and Defense Labs
L
LINUX DO - 最新话题
D
DataBreaches.Net
cs.CV updates on arXiv.org
cs.CV updates on arXiv.org
Stack Overflow Blog
Stack Overflow Blog
cs.AI updates on arXiv.org
cs.AI updates on arXiv.org
博客园 - Franky
W
WeLiveSecurity
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
F
Fortinet All Blogs
www.infosecurity-magazine.com
www.infosecurity-magazine.com
C
Check Point Blog
H
Hacker News: Front Page

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Что происходит с LLM‑пайплайном, если провайдер падает посреди выполнения
Алексей · 2026-06-19 · via Все публикации подряд на Хабре

Средний

4 мин

0

В 2025 году каждый крупный провайдер LLM пережил минимум один значимый сбой. Большинство решений этой проблемы — gateway‑слой снаружи приложения: LiteLLM, Bifrost, Kong AI Gateway. Они перехватывают упавший HTTP‑запрос и повторяют его на другом провайдере.

Это работает для одного вызова, но не работает для многошагового пайплайна — gateway не знает, что упавший запрос был вторым шагом из трёх. Он видит запрос, которому нужен retry, а не позицию в конечном автомате.

В этой статье — как реализовать fallback провайдера как явный переход FSM на реальном стеке llm‑nano‑vm 0.8.6, включая два бага, на которые мы наткнулись тестируя рабочий пакет, а не его модель.

Постановка задачи

Пайплайн кредитной заявки, три шага:

collect_application → verify_income → policy_decision

verify_income — LLM‑шаг. Провайдер может стать недоступен посередине. Нужно: пайплайн завершается на другом провайдере, а Receipt (детерминированный артефакт nano‑vm, вычисляемый после выполнения) показывает что именно произошло.

Первая попытка — дать LLM‑шагу упасть естественно

Интуитивно ожидаешь, что штатный LLM‑шаг бросит исключение, а FSM его перехватит и создаст точку ветвления. Это не работает в текущей модели шагов llm‑nano‑vm: если адаптер бросает исключение, шаг помечается FAILED, трейс завершается. Точки ветвления нет.

Механизм: отказ как результат TOOL, а не исключение

Вызов LLM выносится внутрь TOOL‑шага, который перехватывает исключение и возвращает сентинел:

async def attempt_llm_step(**kwargs):
    step_id = kwargs["step_id"]
    try:
        result = await _call_adapter(prompt)
        return 1  # успех
    except ProviderUnavailableError:
        return 0  # отказ

FSM‑программа ветвится по этому сентинелу:

Step(
    id="try_s2",
    type=StepType.TOOL,
    tool="attempt_llm_step",
    args={"step_id": "s2_verify"},
    output_key="provider_ok",
),
Step(
    id="check_s2_result",
    type=StepType.CONDITION,
    condition="$provider_ok < 1",
    then="switch_provider",
    otherwise="s3_setup",
),

Это и есть механизм: отказ провайдера становится значением, которое FSM вычисляет, а не исключением, которое распространяется по стеку вызовов.

Баг № 1: ExecutionVM.run — асинхронный

Легко пропустить при беглом чтении документации. vm.run() возвращает корутину, не Trace. Решение —asyncio.run(vm.run(program, context=...)) на верхнем уровне, и async def для любой tool‑функции, вызывающей LLM‑адаптер: ExecutionVM проверяет inspect.iscoroutinefunction(fn) для каждого tool и авейтит соответственно.

Баг № 2: строковые литералы не работают в условиях ASTEngine

Первая версия условия:

condition="try_s2.output == 'PROVIDER_FAILED'"

Парсится без ошибки. Вычисляется в False всегда. Проверили напрямую:

from nano_vm.vm import eval_condition
ctx = {"try_s2": {"output": "PROVIDER_FAILED"}}
eval_condition("try_s2.output == 'PROVIDER_FAILED'", ctx)
# False

ASTEngine в llm‑nano‑vm 0.8.6 поддерживает == != > < in not_in and or not contains, но правая часть сравнения должна быть числом или $var‑ссылкой, не строковым литералом в кавычках. Рабочий паттерн — числовой сентинел:

condition="$provider_ok < 1"

Теперь это задокументированное ограничение проекта, а не устная договорённость.

Два сценария отказа

python receipt_demo.py --failure-mode retry # деградация: 3 попытки, затем switch python receipt_demo.py --failure-mode hard # отказ с первой попытки, мгновенный switch

Вывод для hard:

S2  verify_income
  EVENT: ProviderUnavailable (CLAUDE)
  ACTION: switch_provider  claude → gpt
S3  policy_decision       ✓  GPT

RECEIPT:
{
  "final_status": "SUCCESS",
  "provider_final": "gpt",
  "switch_event": "ProviderUnavailable",
  "trace_hash": "c6f5c32c..."
}

Почему trace_hash одинаковый в обоих сценариях

trace_hash — это SHA-256 над цепочкой Меркла по результатам шагов. Оба сценария проходят идентичный путь по FSM‑графу: retry‑цикл инкапсулирован внутри TOOL‑шага attempt_llm_step, поэтому FSM в обоих случаях видит ровно один результат этого шага. Одинаковый путь → одинаковый хэш. Это свойство конструкции, не совпадение, которое нужно объяснять постфактум — если пути расходятся, расходятся и хэши.

Что мы не делаем

  • Fallback‑цепочка фиксированная (claude → gpt → qwen), не скоринговый выбор

  • Нет активного health‑check polling — отказ детектируется только при попытке вызова, в отличие от заявленного Bifrost активного обнаружения с ~11μs overhead

  • MockAdapter в демо не вызывает реальный API провайдера — ответы детерминированы намеренно, чтобы демо воспроизводилось без API‑ключей

С чем это сочетается, а не конкурирует

Gateway вроде LiteLLM продолжает владеть роутингом моделей, рейт‑лимитами и учётом стоимости на уровне HTTP. Этот FSM‑паттерн владеет fallback'ом, осведомлённым о состоянии пайплайна — отвечает на вопрос «что делал пайплайн в момент смерти провайдера, и завершился ли он». Эти слои решают принципиально разные задачи, дополняя, а не дублируя функции друг друга.

Репозиторий: provider‑fallback‑demo

pip install "llm-nano-vm[litellm]"
python receipt_demo.py --both

Следующий шаг планируемый — эмитить switch_provider как span OpenTelemetry, чтобы событие появлялось в существующих дашбордах, а не только в JSON Receipt'а.