在处理AI平台管道故障和随机失败时，以下是一个代码示例，展示如何捕获异常并进行处理：

import random

def ai_platform_pipeline():
    try:
        # AI平台管道的代码逻辑
        # ...
        # 在这里执行AI模型的训练、预测或其他操作

        # 模拟随机失败
        if random.random() < 0.5:
            raise Exception("AI平台管道故障")
        
        # 如果没有故障，则继续执行后续操作
        # ...
        # 其他代码逻辑

    except Exception as e:
        # 处理AI平台管道故障
        # 这里可以记录错误日志、重试操作或其他处理方式
        print("AI平台管道故障:", str(e))

# 调用AI平台管道函数
ai_platform_pipeline()

在上述代码中，ai_platform_pipeline函数表示AI平台管道的逻辑。在代码中使用了try-except块来捕获任何异常。如果随机数小于0.5，即模拟了AI平台管道的故障，就会抛出一个异常。在except块中，可以处理这个异常，比如记录错误日志、重试操作或其他处理方式。

通过这种方式，您可以捕获AI平台管道的故障，并根据实际情况进行适当的处理。