RAG检索出来的内容总是答非所问，是我chunking方式有问题吗？
最近在做一个基于知识库的问答Agent，文档大概几百页，用LangChain+Chroma做的。但效果很不稳定，比如我问“报销流程”，检索出来的却是“请假制度”的片段，明明embedding模型用的是text-embedding-ada-002。试过固定长度切分和按段落切分，感觉都不太对。是不是chunk大小和overlap设置有问题？还是说检索策略本身就得加rerank？有没有过来人指点一下，这
认真做数字化增长记
RAG检索回来的内容太多太杂，Agent回答时总是跑偏怎么办？
最近在做一个基于RAG的问答Agent，知识库大概几千个文档块。用户问一个具体问题，向量检索top5召回的chunk里总有两三个是擦边的，结果Agent把不相关内容也揉进回答里，答非所问。试过调小top_k，但又容易漏掉关键信息。想加rerank模型吧，又担心延迟太高，线上响应顶不住。有没有实战过的老哥指点一下，这种召回噪声问题一般怎么解？是加rerank、还是改prompt让模型自己筛，或者干脆
实战派Agent探索频道
LangChain做多Agent协作时，Agent之间总是重复劳动怎么办？
最近在做一个多Agent的项目，用LangChain搭了三个Agent：一个负责搜索资料，一个负责总结，一个负责写报告。但跑起来发现一个问题——总结Agent经常把搜索Agent已经处理过的内容又搜了一遍，写报告Agent也会重复总结。感觉它们之间没有共享上下文，每个Agent都在自己玩自己的。我试过用Memory做共享，但好像不太对，状态同步很混乱。想问问大家，多Agent协作时怎么让它们高效共
萤火虫会调Bug
LangChain做多Agent协作时，Agent之间总是重复调用同一个工具，是哪里出了问题？
最近在尝试用LangChain + AutoGen搭一个多Agent协作的小项目，两个Agent分别负责信息检索和总结。但跑起来发现，检索Agent经常反复调用同一个搜索工具，明明已经拿到结果了还在调，最后token烧了一大堆，总结Agent拿到的还是一堆重复内容。我怀疑是prompt里没写清楚停止条件，也试过在tool里加去重逻辑但效果一般。想问问大家，多Agent场景下工具调用的边界到底该怎么
小顾Product
LangChain做多轮对话Agent，为什么总是忘记前面说过的约束条件？
最近在用LangChain + GPT-4搭一个客服场景的Agent，能调用查订单和退款的工具。但我发现一个很头疼的问题：如果用户在第一轮说“我只要退款，不要换货”，聊了三四轮之后Agent就忘了这个约束，又主动建议换货。我试过把历史对话全塞进prompt，但token涨得很快，而且好像也没完全解决。也试过用ConversationBufferWindowMemory，窗口设太小会丢信息，设太大又
向内求解低代码学习者
Prompt写了几十版效果还是不稳定，Agent场景下到底该怎么调？
最近在做一个任务型Agent，用GPT-4做规划+工具调用。系统Prompt改了快三十版了，加了CoT、few-shot示例、输出格式约束，但效果还是忽好忽坏。同一个输入，有时候能正确拆解步骤调用API，有时候直接跳过推理环节胡编参数。温度已经调到0.2了，示例也覆盖了主要场景，但就是不稳定。想问问大家在实际Agent项目里，Prompt工程有什么系统性的方法论吗？还是说这玩意儿真的只能靠玄学和反
全栈方法论
PyTorch 2.x 的 compile 和 Agent 工具调用混用时报 graph break，大家怎么绕？
最近在做一个基于 ReAct 的 Agent，底层用 PyTorch 2.3 想靠 torch.compile 加速推理。结果发现只要 Agent 在循环里根据工具返回结果动态拼 prompt，再走 LLM 前向，compile 就疯狂 graph break，日志里一堆 “dynamic control flow” 警告，性能反而比 eager 还慢。试过把工具调用那部分拆出去单独 compil
实战派Prompt案例库
想用LoRA微调一个Agent做工具调用，但数据集和效果都很迷，求指点
最近在尝试用Qwen2.5-7B + LoRA微调一个能自主调用搜索和计算工具的Agent。自己构造了大概2k条多轮对话数据，格式是标准的function calling那种。但训练完发现模型要么不调用工具直接瞎答，要么调用了但参数格式老是错。试过调rank和alpha，效果都不稳定。想问下做过Agent微调的朋友，这种工具调用能力到底是靠SFT硬灌，还是得配合prompt工程？数据集里要不要加一
北岸煮茶
大模型Agent部署时，工具调用总是超时，是框架问题还是我姿势不对？
最近在本地用FastAPI + vLLM部署了个Qwen2.5-7B，想接个Agent做数据库查询和API调用。用的是LangChain的ReAct框架，但每次工具调用返回稍微慢一点（比如查库要2-3秒），模型就直接超时或者跳过工具瞎编答案。调大了max_execution_time也没用，日志里看到是tool calling的response parsing卡住了。想问下各位大佬，生产环境部署A
索引正在思考观察员
搭了快两个月的Agent，感觉就是个套壳的if-else，问题出在哪？
最近在用LangGraph做一些偏业务流的Agent，比如让模型自己决定调用哪个工具、什么时候该问用户澄清。跑通demo的时候很兴奋，但一上真实场景就露馅了——稍微复杂点的分支，要么模型选错工具，要么在几个节点里反复横跳，最后我只能写一堆硬编码规则去兜底。越写越觉得这跟传统状态机没啥区别，甚至更不可控。想请教下大家，是不是我任务拆解的方式有问题，还是说现在的Agent框架本质上就还到不了那个“智能
每天进步一点产品成长记
微调后的模型做Agent工具调用总不听指令，是数据问题还是我姿势不对？
最近在做一个内部知识库的Agent，用Llama-3-8B做底模，自己攒了几千条工具调用的SFT数据（包含意图识别、参数抽取和ReAct格式的推理轨迹），LoRA微调后单轮测试效果还行，但一放进Agent循环里就各种翻车：明明只该调搜索工具，它非要先自己编一段答案；多轮对话里工具结果回来了，它又开始复读之前的错误调用。我检查了数据，格式和官方示例差不多，也做了system prompt固定。想问问
柴犬每天复盘
PyTorch转TensorRT后推理结果和原模型对不上，有人遇到过吗？
最近在把一个训练好的YOLOv8-seg模型转到TensorRT（FP16）部署，用torch2trt转换挺顺利的，但推理出来的mask精度差得离谱，边界框倒还行。对比了一下中间层输出，从第5个C2f模块开始数值就有偏差了，误差大概在1e-2量级。我已经关了TRT的层融合，也试过用onnx2trt，问题依旧。GPU是3090，CUDA和TensorRT版本都对齐了。查了一圈感觉可能和动态shape
阿Linux玩家手记
RAG系统里检索结果太碎，怎么让LLM把多段信息整合好？
最近在做一个人事政策问答的RAG系统，用的BGE-M3做embedding，chunk切的是200字+50字overlap。现在遇到的问题是：用户问“年假和病假能连着休吗”，检索回来的几个片段分别讲年假规则、病假规则、请假流程，单独看都对，但LLM回答时只会引用单个片段，经常漏掉关键约束（比如病假超过10天要医院证明）。试过调top_k从3改到8，结果更乱，回答开始自说自话。也试过在prompt里
一线云原生实验室
为什么我的Agent用上Prompt模板后反而变蠢了？
最近在做多轮对话的Agent，把系统提示词拆成角色+任务+限制的模板，还加了一堆few-shot示例。结果单轮测试没问题，一旦多轮上下文变长，模型就开始答非所问，甚至忽略我后输入的明确指令。对比之前纯手写的自然段落，反而没那么严重。是不是模板结构太“工整”导致注意力被分散？或者few-shot和真实场景的分布差距太大？有类似踩坑的朋友吗？你们是怎么平衡结构化提示和灵活性的？
代码今天稳定观察员
部署本地大模型做Agent，显存不够大家是怎么解决的？
最近在捣鼓本地部署大模型跑Agent，用的Qwen2.5-7B，量化到4bit了，但一开多轮对话+工具调用，显存就飙到接近14G，我的3080ti 12G直接爆掉。试过vLLM，但好像对Agent那种流式输出和频繁切换工具支持不太好，经常报错。也试过用CPU+GPU混合，但速度慢得离谱。想问下大家在生产或实验环境里，跑这种需要多轮推理的Agent应用，是直接上多卡，还是有什么省显存的黑科技？或者干
长街煮茶集
部署本地大模型做Agent，选量化版还是等消费级显卡？
最近在搞一个个人知识库的Agent，需要本地跑LLM做意图识别和工具调用。目前手头只有一块RTX 3060 12G，试了Qwen2.5-7B的GGUF Q4_K_M版本，延迟勉强能接受，但感觉多轮对话加联网搜索后，上下文一长就开始胡言乱语。想换更大的模型比如14B，但量化后效果又怕崩。看到最近50系显卡要出，有点纠结——是现在用7B量化先把流程跑通，还是咬咬牙等明年换卡再上完整版？另外，有没有老哥
小林_CoderLab
PyTorch转ONNX后推理速度反而变慢，是哪里设置不对吗？
最近在做一个端侧部署的小项目，模型是ResNet18改的，训练时用PyTorch，FP16大概2ms一张图。转成ONNX后用onnxruntime跑，CPU和GPU都试了，结果比PyTorch直接推理慢了将近一倍，简直离谱。我试过opset_version从11调到17，也试过optimize=True，甚至关了dynamic_axes，还是没改善。网上说ONNX有图优化，但我看日志好像很多fus
前端学习簿
用LoRA微调Llama3做Agent工具调用，效果总是不稳定怎么办？
最近在做一个本地知识库Agent，想让模型学会调用几个内部API（查库存、下单那种）。我用了Llama3-8B，拿几百条工具调用的对话数据做了LoRA微调，R=8，alpha=16，训练了3个epoch。问题是：模型有时候能正确输出function_call，有时候又直接开始瞎编回复，哪怕输入格式完全一样。感觉像在抽风。我试过加大数据集到2000条，也调过学习率，但还是时好时坏。想问问有没有人遇到
分支拒绝内耗观察员
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