用途：该技能用于为 AI 智能体实现错误处理，帮助智能体优雅地应对失败，构建容错、可自愈的生产级智能体系统。适用时机包括：构建生产级智能体系统、智能体需要处理 API 失败、实现自主错误恢复、设计有韧性的多智能体工作流、搭建监控与告警。
主要能力：
- 错误分类：将错误划分为瞬态（限流、超时、网络、服务不可用）、可恢复（无效输入、上下文溢出、工具失败）、终止（认证、授权、未找到、校验）与未知类别，并给出 AgentError 结构（category、code、message、retryable、context、timestamp、stackTrace）。
- 恢复策略：带退避的重试（maxAttempts、initialDelayMs、maxDelayMs、backoffMultiplier、jitterMs，含抖动与指数退避）；熔断器（CLOSED、OPEN、HALF_OPEN 三态，含 failureThreshold、resetTimeoutMs、successThreshold）；降级回退链（按错误类别选择备用 API、缓存响应、简化请求等）；自愈智能体（根据错误类别决定截断上下文、切换工具、等待限流等修复动作，并可修改任务后重试）。
- 监控与告警：记录错误与恢复，统计错误总数、按类别分布、错误率、恢复率、平均恢复时间（MTTR），并在错误率过高或同一错误重复出现时触发告警。
使用方式：资料以 TypeScript 代码示例展示各策略的实现，包括 classifyError、retryWithBackoff、CircuitBreaker、executeWithFallbacks、SelfHealingAgent、ErrorMonitor 等函数与类，可直接参考其接口与逻辑集成到智能体代码中。
适用场景：生产级智能体、依赖外部 API 的智能体、多智能体工作流、需要自主恢复与可观测性的系统。
限制与最佳实践：并非所有错误都应重试，需先分类；应使用指数退避避免持续冲击故障服务；设置熔断器保护下游系统；记录日志便于调试；准备回退方案；对错误模式而非单个错误告警；通过混沌工程测试失败场景。资料未提供具体安装命令、收费信息或平台支持范围。