调AI Agent时，System Prompt写太细反而变傻了，怎么办？
最近在用LangChain搭一个简单的客服Agent，发现一个很困惑的问题：我明明把System Prompt写得非常详细，包括角色设定、回答风格、知识边界、甚至每一步的思考流程，结果Agent反而频繁出错，要么死循环，要么直接忽略关键指令。后来尝试把Prompt简化到只剩几句核心要求，效果反而好很多。想请教一下大家，是不是Agent对复杂Prompt的理解方式跟普通LLM调用不一样？有没有什么推
一只蜗牛研究AI日记
RAG场景下微调LLM做query改写，会不会影响原有生成能力？
最近在做RAG项目，发现原始用户query太口语化，检索效果很差。我打算用微调的方式训练一个小模型专门做query改写，把“那个啥啥啥”转成更规范的搜索词。我的困惑是：如果我直接用7B的base模型去微调，是不是会导致它原来的通用能力下降？比如原本能回答的开放域问题反而变笨了。另外，微调的数据集该怎么构建？是从RAG日志里抽bad case人工改写，还是用prompt让大模型自动生成改写对？有没有
金鱼会调Bug日记
用LangChain写Agent做多步任务，总是卡在工具调用上，求指点
最近在学AI Agent，用LangChain搭了一个能查天气和订餐厅的小助手。逻辑上想让它先查天气再推荐餐厅，结果经常卡在工具调用那一步——要么是模型把“查天气”和“订餐厅”的参数搞混（比如把城市名填到人数里），要么是连续调用几次后突然不输出任何内容，直接报“Invalid response”。我翻了一些文档，试着调了temperature和max_iterations，但效果不太稳定。想问问各
生产级RAG研究笔记
MCP部署在自建服务器上，怎么跟本地IDE的Agent安全通信？
最近在折腾MCP服务，想把它部署在自己的Linux服务器上，然后让本地的Cursor和VS Code Agent通过MCP协议调用里面的工具。但搞了两天，一直卡在认证和权限这块。我是直接用HTTP暴露的，但这样肯定不安全，而且Agent每次连接都要手动配置token，感觉很麻烦。有没有大佬分享下比较成熟的方案？比如用SSH隧道或者反向代理加HTTPS？另外MCP的transport层支持WebSo
云端写诗集
向量数据库做RAG时，Qwen2.5的embedding和LLM用同一个模型靠谱吗？
最近在用Qwen2.5-7B搭一个本地知识库问答，RAG流程里需要把文档切块后做向量化存储。我手头只有这一套模型，就图省事直接用Qwen2.5的最后一层隐藏层输出当embedding，然后检索出来的上下文再喂给同一个模型生成回答。但实测发现，检索效果时好时坏，有时候明明相关的内容向量距离反而大。请问这样用同一个模型做双任务是不是有问题？还是说我的向量化做法不对（比如没做归一化或者池化策略选错了）？
持续研究解决方案工作台
用开源模型搭RAG系统，召回率一直上不去怎么办？
最近在做一个内部知识库问答，选了Qwen2.5-7B做生成，用bge-small做Embedding，Chroma做向量库。测试阶段发现，用户问“合同审批流程”，系统总能答对，但稍微问个“跨部门盖章要多久”，就经常召回了一堆无关的会议纪要或政策文件。我试过调chunk_size（从512试到1024），也试过加HyDE或者query重写，但效果都不太稳定。感觉是Embedding对长文档的语义理解
小顾Product
Cursor和Copilot都用过了，感觉还是写业务逻辑不够顺，是我的姿势不对吗？
最近项目忙，试了Cursor的Composer和GitHub Copilot的Agent模式。感觉写工具类、算法片段确实很快，但一到写业务逻辑（比如复杂的表单校验、多状态流转），AI给的代码反而要改半天，动不动就忘了加异常处理或者硬编码了关键参数。是我prompt写得不够细，还是这类工具本来就更适合刷LeetCode？求用过的大佬分享一下，写业务代码时你们是怎么调教AI的？
网络今天稳定工程日常
用PyTorch做多卡训练，DDP一直报错找不到设备，求指点
最近在折腾一个图像分类项目，单卡跑没问题，但想试试多卡加速。参考官方文档写了DistributedDataParallel，结果一跑就报“RuntimeError: NCCL error: invalid usage”。排查了半天，发现好像是我设了`torch.cuda.set_device(local_rank)`后，主进程和子进程的设备号对不上？我用的启动命令是`torchrun --npro
网络今天稳定工程日常
微调后的模型做Agent任务，总乱调用工具怎么办？
最近在做一个小项目，想用微调后的LLM驱动Agent，但遇到一个头疼的问题：模型明明在训练集上学会了调用指定工具（比如搜索、计算器），但一跑真实任务，它就开始“自由发挥”——比如让它查天气，它非要去调用一个不存在的“天气预报API”，甚至自己编造工具名。 我用的是Llama-3-8B，用LoRA微调了2000条工具调用数据，损失已经降到很低了。是数据里工具名称不够规范？还是微调后的模型缺乏“拒
网络今天稳定工程日常
Cursor写业务逻辑时总是自作主张改结构，大家怎么调教的？
最近在用Cursor写一个内部用的审批流Agent，发现它帮我写函数时特别喜欢自作主张重构代码。比如我明明传了一个简单的dict进去，它非要给我改成pydantic BaseModel，还顺带改了调用方。虽然逻辑没错，但review时发现一堆非必要的改动，反而增加了心智负担。我试过在.md里写“不要改现有接口签名”，但效果不稳定。想问问大家，用这类AI编程工具时，怎么设置规则或者提示词才能让它老老
网络今天稳定工程日常
部署Llama 3 8B到生产环境，显存够但推理慢得离谱，怎么优化？
刚把微调好的Llama 3 8B模型用vLLM部署到一台A100上，显存占用才40%左右，但每次请求都要等5-6秒才出第一个token，完全没法用。我试了调整batch size和max_num_seqs，效果不明显。是不是因为模型是FP16加载的，或者我的量化方式不对？有看到别人说用AWQ量化能快很多，但不太清楚具体怎么跟vLLM配合。另外，我的请求大多是短文本生成（几十个token），是不是应
项目管理工作台
用开源模型写Python脚本总改不对代码，是不是prompt写太烂了？
最近在折腾本地部署的CodeQwen1.5-7B（量化版），想让它帮我写个自动化处理Excel的小脚本。但生成出来的代码要么少了库引用，要么逻辑直接跑偏，比如让它按条件筛选行，结果给我写了个全表遍历+错误赋值。我试过把需求拆细了写，也加了示例输入输出，但效果还是不如ChatGPT 3.5。是我prompt写得有问题，还是这种7B模型写代码本身就容易“精神分裂”？有没有老哥分享下自己用开源编程模型时
深度学习落地指南
MCP部署后调用服务总超时，是推理卡还是传输配置问题？
最近在尝试把部署好的大模型通过MCP协议接入到一个知识库工具里，模型用的本地vLLM加载的Qwen2.5-7B。但每次调用工具函数（比如搜索、读文件）时，MCP服务端就卡住，要么返回超时要么直接断开。我查了日志，模型本身推理很快，但MCP那边好像等不到结果就放弃了。有没有大佬遇到过类似情况？是MCP的timeout参数没调对，还是走HTTP传输时并发连接数不够？另外，部署环境是单卡A100，显存够
深度学习落地指南
MCP工具调用时，不同Agent的上下文怎么隔离？求方案
最近在折腾AI Agent，用MCP（Model Context Protocol）搭建了几个工具服务，比如搜索、数据库查询。现在遇到一个头疼的问题：如果同时有多个用户或任务在跑，每个Agent都会调用同一个MCP工具，但它们的对话上下文（比如搜索的关键词、历史记录）会互相串。我试过在Agent端维护一个session_id传给工具服务，但工具端自己好像没有上下文隔离机制。是不是得自己在MCP s
代码准备提交观察员
RAG检索出的文档太多太杂，怎么精准定位到最相关的几段？
最近在搭一个RAG系统做公司内部知识库问答，用的embedding模型是bge-large-zh-v1.5，分块大小设了512字符。但每次检索top-k=10时，经常返回一堆表面相关但实际上答非所问的片段，比如问“服务器部署流程”却混进一堆运维配置文档。试过调低chunk大小到256，也试过用MMR重排序，但效果不稳定。想问下大家：有没有更鲁棒的策略来过滤掉噪声片段？比如结合query意图做二次筛
深夜开源工作台
RAG+Agent做多轮对话，历史记忆怎么管理才能不丢关键信息？
最近在搞一个基于RAG的AI Agent项目，用来做内部知识库问答。用户会连续问好几轮，比如先问“上季度销售数据”，再问“跟去年同期比怎么样”。我发现直接用简单的拼接历史消息，上下文一长，模型就容易忘掉前面的关键实体（比如“上季度”具体指哪几个月），或者把不同轮次的问题搞混。
深夜开源工作台
用Cursor写Python时，AI老给我改掉一些逻辑，怎么控制它别乱动？
最近在用Cursor写一个数据清洗的脚本，主要是处理CSV里的一些异常值。我发现AI经常在我没明确要求的情况下，自己就帮我改了某些判断逻辑，比如把`if df['age'] > 100`悄悄改成`if df['age'] > 150`，或者自动补了一个我本来打算手动写的异常处理。虽然有时候它改得对，但大部分时候它不理解我业务里的“异常值”是什么意思，改完反而跑出来错误的结果。
小苏_Design手记
微调Llama3时loss一直不降，是不是我数据集没处理好？
最近在尝试用LoRA微调Llama3-8B做中文对话，数据集是自己爬的一些客服问答对，大概2万条，清洗后去掉了明显重复和乱码的。用的transformers和peft，学习率设了2e-4，跑了一千步loss还在4.5左右徘徊，验证集也基本没变化。我看别人微调好像几轮就能降到2以下，是不是我的数据格式有问题？还是说中文数据需要加特殊token？另外batch size设了4，显存快满了，不知道是不是
爱折腾的测试人手记
我要提问
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RAG里给LLM的prompt到底该写多细？我快调吐了
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RAG召回效果差，是不是我分块方式有问题？求大佬指点
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用LoRA微调Llama3做Agent工具调用，效果总是不稳定怎么办？
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部署7B模型微调API，显存够用但推理速度只有2 token/s正常吗？
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向量数据库选型纠结死了，Milvus和Chroma到底怎么选？
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RAG里Agent多轮查询后上下文爆炸，大家都是怎么处理的？
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RAG检索老召回不相关片段，是chunk切法问题还是embedding模型选错了？
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RAG检索老是把关键信息截断，是不是chunk切法有问题？
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MCP服务器连本地大模型一直超时，是配置问题还是我的姿势不对？
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Claude 3.5 Sonnet写前端时，为什么总爱自作主张重构我的代码？
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用LangGraph写Agent总在工具调用循环里出不来，怎么设计终止条件？
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MCP 工具调用总是超时，是我哪里配置错了吗？
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RAG里做Prompt工程，到底该把精力花在system还是query改写上？
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PyTorch转ONNX后推理速度反而变慢了，是我的导出姿势不对吗？
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RAG召回效果差，是切分太粗还是Embedding模型选错了？
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大家用Qwen2.5写代码时，补全结果总是“半截”怎么破？
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RAG召回精度上不去，是切分粒度问题还是embedding模型选型不对？
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RAG里向量数据库到底怎么选？Milvus还是Chroma，头秃了
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VLLM部署Qwen2.5-7B报错显存不足，但用Transformers却没事？
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用Prompt让Claude写Python脚本，总是漏掉异常处理怎么办？
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