05｜核心重试循环与七重容错策略：生产级 Agent 系统如何实现渐进式降级？
Henry
你好，我是 Henry，欢迎来到《OpenClaw 核心原理与实战》。
凌晨三点，你的手机突然响起告警：生产环境的 Agent 服务大面积报错。你睡眼惺忪地打开监控面板，发现是 LLM 供应商的 API 触发了限流——每分钟请求数超过了配额上限。更糟糕的是，由于没有容错机制，所有正在执行的 Agent 任务都直接失败了，用户看到的是一片“服务暂时不可用”的错误提示。
这个场景是否似曾相识？在生产环境中，Agent 系统面临的挑战远比开发环境复杂：网络抖动、API 限流、Token 超限、模型过载……任何一个环节出问题，都可能导致整个任务失败。一个没有容错能力的 Agent，就像一个不会游泳的人被扔进大海——遇到第一个浪头就会被淹没。
今天这节课，我们将深入 OpenClaw 的 run.ts 文件，拆解它的核心重试循环和七重容错策略。你将学到：重试循环的骨架是什么样的？七种容错策略分别解决什么问题？为什么它们要按特定顺序排列？理解这些设计，你就能打造出“打不死的小强”般健壮的 Agent 系统。
重试循环的骨架
while 循环：Agent Loop 的“心脏起搏器”
在上一课中，我们了解了 Agent Loop 的三层架构，其中最外层的 run.ts 负责重试与容错。现在让我们打开这个文件，看看它的核心结构。
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