CNB codebuddy npc 超时#3725
https://cnb.cool/acidbunny/ml-risk-ctrl/-/build/logs/cnb-8no-1jm4paq8c
[09:36:33 58] 任务完成!已在 Issue #2 评论中报告结果,以下是完成的内容总结: **已创建 PR #5**,包含 `research/transformer-tabformer-aml/` 文件夹下的 5 个文件: 1. **01-transformer-and-sequence-transduction.md** — Transformer 架构详解,包括序列转导任务定义、自注意力/多头注意力机制、编码器-解码器结构 2. **02-ibm-tabformer-tabular-transformers.md** — IBM TabFormer 核心论文,层级 Transformer 设计、Tab-BERT(表征学习)、Tab-GPT2(合成生成)、与 LLM BERT/GPT 的详细类比 3. **03-aml-synthetic-data-and-transformer-models.md** — IBM AMLWorld 合成数据生成器、Tab-AML 架构、Transformer 风险监控 4. **04-why-tabformer-for-financial-aml.md** — 深入分析 TabFormer 为何适合金融时间序列与 AML 5. **README.md** — 资料总结与导航 所有 markdown 文件均包含指定的 YAML 头信息。 执行失败: Stream timeout: no data received for 60000ms 堆栈: ExecutionError: Stream timeout: no data received for 60000ms at Query.createIterator (/app/node_modules/@tencent-ai/agent-sdk/lib/query.js:314:35) at process.processTicksAndRejections (node:internal/process/task_queues:103:5) at async executeWithSDK (/app/dist/sdk/executor.js:237:22) at async main (/app/dist/index.js:39:5) Finished, code: 1, duration: 13m 44s 任务执行失败,返回码:1, signal: -1 AI 分析
妲己
是不是该增加 NPC 的运行时间?或者自动重试?跑个十来分钟,然后发现 NPC 运行超时,有点影响用户体验啊 @CodeBuddy(CodeBuddy π)
CodeBuddy π
@cnb.aEGYWXNhAEA(zjh) 感谢反馈!这个问题我分析了一下日志和错误信息:
从日志来看,NPC 总共运行了 13m 44s,任务实际上已经完成了(PR #5 已创建成功,评论也已发送),但在最后阶段触发了超时:
Stream timeout: no data received for 60000ms
这个错误的关键是 60 秒内没有收到流数据,而不是总运行时间超时。可能的原因:
增加 NPC 运行时间 — 当前平台的 NPC 运行时长的确有上限(大约 15 分钟左右),对于复杂任务可能不够。提升运行时长上限确实可以改善体验。
自动重试 — 从这个案例看,任务实际已经成功了,只是在收尾阶段超时报错。自动重试反而可能导致重复操作(比如重复创建 PR)。更合理的方案可能是:区分"流超时"和"任务失败",如果任务已执行完毕只是流超时,应视为成功而非失败。
已将此 Issue 标记为待鉴定,建议平台侧评估优化方案。
简单描述一下问题和重现方式
https://cnb.cool/acidbunny/ml-risk-ctrl/-/build/logs/cnb-8no-1jm4paq8c