热帖 写Agent的Prompt时，怎么让工具调用结果不被模型“脑补”？
最近在做一个查数据库的Agent，流程是LLM先输出JSON格式的工具调用，后端执行完再把结果拼回Prompt让它总结。但发现一个问题：如果SQL查出来是空结果，模型经常自作主张编一个“根据查询结果，目前没有相关记录，可能是xxx原因”的回复，甚至把不存在的字段也说得有模有样。我试过在Prompt里加“不要编造”，效果一般。想请教下大家，工具返回结果这块的Prompt一般怎么写比较稳？是应该把原始
持续研究设计工具箱
微调后的模型当Agent用，为什么总是忘记工具调用格式？
最近在做一个客服场景的Agent，基座用的Qwen2.5-7B，LoRA微调了大概5k条工具调用数据。训练loss降得挺好，单轮测试也没问题，但一放到多轮对话里就出幺蛾子——模型经常在第三四轮之后突然不输出function call的JSON了，直接开始用自然语言瞎编答案。试过调temperature、加了格式约束的system prompt，效果都不稳定。想问下做过Agent微调的朋友，这种多轮
一线人工智能工作台
Claude Code和Cursor都用过的朋友，你们实际项目里真的会放心让AI改代码吗？
最近在做一个React+TS的中型项目，试了Cursor的Composer和Claude Code，单文件改动确实很爽，但一到跨文件重构就有点绷不住——比如改一个接口类型，它经常只改定义处，调用方漏掉好几个，编译报错后我再一个个喂给它修。也试过让它先输出改动计划再执行，但计划看着挺对，实际diff还是会有意外改动。想问问大家实际项目里是怎么用的？是只让AI写新文件、自己负责集成，还是有什么prom
周末写作小站
用Cursor和Claude写代码半年，感觉自己越来越像个“代码审阅员”了，这正常吗？
先说下背景，后端开发3年，半年前开始重度用Cursor + Claude辅助写业务代码。一开始确实爽，CRUD和工具类基本秒生成，效率翻倍。但最近越来越困惑：我发现自己大部分时间在写prompt、读AI生成的代码、改它的小bug，真正“从零想逻辑”的时间反而少了。上周做一个订单状态机的重构，AI给的方案看着能跑，但边界条件漏了两个，我调了半天才反应过来。现在有点迷茫——这到底是效率提升，还是我在慢
有点困的云原生玩家日常
大模型部署后Agent工具调用老是失败，是我哪里配错了吗？
最近在本地部署了一个开源大模型（Qwen2.5-7B-Instruct），用vLLM起服务，想接一个Agent框架做工具调用。结果发现模型经常不按格式输出JSON，要么多一堆解释文字，要么把function call的参数拼错，导致解析一直报错。试过调temperature=0，也换了几个prompt模板，还是不稳定。看别人demo里跑得挺顺的，是我模型选小了还是部署参数有问题？有没有踩过坑的老哥
边学边做数据分析成长记
RAG检索出来的内容很多重复，是我的切分方式有问题吗？
最近在做一个内部知识库的RAG问答，文档主要是PDF和Word，按固定500字切分的，重叠100字。但实际跑起来发现检索top5里经常有3-4条是同一段内容的碎片，拼起来反而是重复的，导致给LLM的上下文很冗余。也试过按段落切，但表格和标题会断掉。想问问大家一般怎么处理这种切分粒度的问题？是不是该上语义切分或者加个去重逻辑？有点迷茫，求指点。
暮色赶路记
大家做AI Agent的时候，工具调用的稳定性怎么保证？
大家做AI Agent的时候，工具调用的稳定性怎么保证？ 最近在这个方向上踩了不少坑，想听听大家的实际经验。
战略实验场
直接用开源的7B模型做RAG，效果总是差强人意，有什么优化技巧？
直接用开源的7B模型做RAG，效果总是差强人意，有什么优化技巧？ 最近在这个方向上踩了不少坑，想听听大家的实际经验。
刺猬爱写代码日记
直接用开源的7B模型做RAG，效果总是差强人意，有什么优化技巧？
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深夜架构说明书
大家做AI Agent的时候，工具调用的稳定性怎么保证？
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持续研究增长增长记
向量数据库选Milvus还是Qdrant？各自有什么坑？
向量数据库选Milvus还是Qdrant？各自有什么坑？ 最近在这个方向上踩了不少坑，想听听大家的实际经验。
一路升级写作成长记
PyTorch 2.x 的 torch.compile 在 Agent 推理场景下到底能不能打？
最近在做一个多工具调用的 Agent 项目，底层用 PyTorch 2.1，想着用 torch.compile 加速一下推理。但发现 Agent 每步的输入长度和工具调用次数都不固定，动态 shape 特别多，compile 之后要么重新编译好几次，要么直接 fallback 回 eager，速度反而更慢了。我看官方说支持 dynamic shape，但实际效果感觉不太行。有没有大佬在生产环境试过
深夜开源工作台
微调7B模型做Agent工具调用，loss降了但实际调用成功率不到40%？
最近在折腾用Qwen2.5-7B微调一个Agent，主要做工具调用（function calling）。数据集是自己构造的，大概3k条，格式参照官方模板。训练用LoRA，loss从1.2降到0.3左右，看着挺正常。但实际推理时模型经常输出格式对不上，要么参数缺字段，要么该调工具的时候直接闲聊。试过调temperature、加few-shot，提升都不明显。想问下做过Agent微调的朋友，这种情况是
一只安全研究员手记
用LangChain做多Agent协作，为什么总是陷入无限循环调用？
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“写代码”和“审查代码”。理想情况是审查Agent提出修改意见，写代码Agent改完后再交给审查Agent确认，直到通过为止。但实际跑起来经常出现两个Agent互相客气或者互相甩锅，要么无限循环“你说得对但我再改改”，要么审查Agent一直说“没问题”但代码其实有明显bug。已经试过在promp
终身学习运维学习者
LangChain Agent 调用工具时总是幻觉参数，是我 prompt 写的不对吗？
最近在做一个基于 LangChain 的 Agent，给它接了三个工具：查天气、查数据库、发邮件。用的是 ReAct 那套思路，prompt 里也写了工具描述和参数格式。但实际跑的时候，Agent 经常自己编参数，比如查天气时 city 传了个“北京朝阳区三里屯街道”这种，工具直接报错。我试过把工具描述写得更细，也加了 few-shot 示例，但还是不稳定。想问下大家，这种情况一般怎么调？是 pr
长期主义商业学习者
做Agent时Prompt到底该写多细？写太死没泛化，写太活又乱跑，快被折磨疯了
最近在用LangChain + GPT-4搭一个能调工具的Agent，主要做多步任务规划。发现Prompt工程这块特别玄学：如果我把工具调用格式、few-shot示例、输出约束写得很死，Agent在测试集上很稳，但换个稍微不一样的用户问法就直接崩，完全不会变通。但如果我只给个大概的角色设定和工具列表，让它自由发挥，它又经常不按格式输出，或者该调工具的时候在那瞎聊天。也试过ReAct那种思路，但感觉
云端蜗牛研究AI日记
大模型Agent部署时，工具调用总是超时，大家是怎么做超时和重试的？
最近在做一个基于开源大模型的Agent项目，用Function Calling的方式让模型调用本地API。但实际部署后发现，模型生成工具调用参数后，后端去请求外部服务经常超时（比如查天气、搜网页），一超时整个Agent就卡住了，用户体验很差。我试过在代码里加timeout和retry，但有时候模型会连续调用同一个工具好几次，导致响应特别慢。想问问各位大佬，你们在部署Agent时，工具调用的超时和重
品牌思考录
PyTorch 2.x 的 torch.compile 在 Agent 推理场景下到底能不能打？
最近在做一个基于 LLM 的 Agent 项目，需要频繁调用小模型做工具选择和结果解析，延迟卡在 200ms 下不去。听说 PyTorch 2.x 的 torch.compile 能加速推理，但我试了下发现首次编译巨慢，而且 Agent 里输入长度变化频繁，动不动就触发重新编译，反而更慢了。是我用法不对还是这玩意儿根本不适合动态 shape 的 Agent 工作流？有没有大佬在实际 Agent 场
岛屿点灯记
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