部署本地大模型做Agent，显存和推理速度怎么平衡？

7B这个尺寸做Agent其实挺尴尬的，4bit量化后工具调用准确率掉得厉害，我试过类似配置，多轮对话里经常调错参数。延迟的话你可以试试llama.cpp的server模式配Q4_K_M，比vLLM对量化友好不少，单并发能压到一秒内，但并发确实还是硬伤。长上下文对规划影响挺大的，我实测8K往上Agent才能记住完整任务链，不然老忘步骤，可显存又吃不消。要不考虑下换14B的AWQ量化跑vLLM，牺牲点速度换稳定性和上下文？

Agent多轮交互延迟高，先换SGLang跑AWQ量化，比vLLM稳不少，7B够用别缩。

Agent场景延迟比模型大小重要多了，7B 4bit换SGLang试试，比vLLM对量化友好不少。

Agent场景下延迟比模型尺寸重要得多，多轮工具调用一旦单步超过1秒，整个交互链路就废了。我这边用Qwen2.5-7B加AWQ量化配SGLang，比vLLM对量化支持稳不少，并发上来也不会直接崩。长上下文对规划确实有帮助，但超过32K后收益递减得厉害，反而拖慢推理，建议按任务复杂度动态裁上下文。

Agent场景延迟比尺寸重要，7B 4bit配SGLang试试，比vLLM对量化友好。长上下文确实影响规划，但显存扛不住就别硬撑。

写得挺好，建议补充一些性能数据。

Agent场景下延迟比模型尺寸重要多了，多轮交互等两三秒真的没法忍。我之前用Qwen2.5-7B搭llama.cpp跑，4bit量化加KV cache优化，单轮能压到一秒内，工具调用够用了。vLLM对AWQ支持其实还行，你可以试试AWQ量化配vLLM，比GPTQ稳一些。长上下文对规划影响挺大的，上下文一长模型容易丢前面的工具返回结果，建议控制在8k以内别硬拉。

你这情况我太熟了，7B 4bit跑Agent多轮交互确实容易卡在延迟上，尤其是工具调用那种来回好几次的场景，两秒一次叠起来体验就崩了。我的经验是本地Agent优先保延迟，模型尺寸可以适当让步，因为Agent对指令遵循和格式输出的要求比纯聊天高，但7B量化后掉点其实挺明显的，不如试试Qwen2.5-3B或者InternLM2.5-7B的AWQ版本，配上SGLang而不是vLLM，量化支持稳不少。另外你那个“并发一多就垮”可能不光是模型问题，得看看是不是KV cache把显存吃满了，把max_num_seqs压一压、上下文别开太长反而更顺。长上下文对Agent规划确实有帮助，但本地跑的话8k左右够用了，再长收益递减还拖速度，不如把工具描述和few-shot精简一下。真要兼顾的话可以搞个分级策略，简单工具调用走小模型，复杂代码生成再路由到7B，本地多模型切换比硬扛一个大模型舒服多了。