Pydantic-AI项目中如何优雅地控制Agent工具调用次数

在基于Pydantic-AI构建智能代理系统时，开发者经常需要控制代理对工具（tools）的调用频率。本文将深入探讨几种有效的控制策略及其实现方式。

核心控制机制：UsageLimits

Pydantic-AI提供了UsageLimits这一核心配置项，其中request_limit参数可以直接限制代理在单次运行中的最大工具调用次数。当调用次数达到设定阈值时，系统会自动抛出UsageLimitExceeded异常，有效防止无限循环或长时间运行的情况。

进阶控制策略

对于需要更精细控制的场景，开发者可以采用以下两种进阶方案：

1. 消息捕获技术
   通过capture_run_messages功能，即使在运行失败时也能完整获取已生成的消息历史。这使得开发者可以在异常发生后依然能够分析代理的行为轨迹。

2. 状态机模式
   结合pydantic-graph模块实现状态管理：

   • 将message_history持久化到状态中
   • 在节点(Node)中实时检查消息历史
   • 当满足特定条件时返回End指令终止流程

典型应用场景

这种调用次数控制在以下场景中尤为重要：

• 需要人工干预的决策流程
• 成本敏感型操作（如涉及API调用的场景）
• 需要保证响应时间的实时系统

通过合理设置调用限制，开发者可以在保持代理灵活性的同时，确保系统的稳定性和可控性。对于需要人工审核的场景，建议采用状态机模式实现"断点续审"的交互体验。