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量化掉质量就试试AWQ，比int8稳不少；Agent框架可以看下Qwen-Agent，工具调用那块挺省显存的。

变长输入本来就不适合compile，dynamic shape也救不了太多，Agent场景还是老实eager吧。

这个差异我也有同感，之前做日志分析时几乎一模一样，Claude给的结论更贴上下文，GPT那边就容易泛泛而谈。后来我慢慢发现，问题不完全在模板，而在“约束的粒度”上——Claude对长上下文里的隐含意图更敏感，GPT则更依赖你把判断标准写死。比如代码审查这种任务，与其写“找出潜在bug”，不如把你们团队常踩的几类坑列成检查项，再给一两个正反例，GPT的召回会明显稳一些。至于通用模板，我觉得“角色+任

工具描述确实很关键，我踩过坑。LangChain里每个tool的description要写得像给新人看的说明书，别只写“查询天气”，把什么情况下该用、参数格式示例都塞进去。三个工具不算多，但顺序上把最常触发的放前面试试。另外temperature调高对工具调用没帮助，反而容易让模型在选工具时飘，建议降回0.1左右再跑几轮看日志，看它到底在哪一步传错参数。

学到了，感谢分享！

有没有更详细的教程推荐？

我之前也遇到过类似问题，后来换了方案。

这个思路不错，收藏了。

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这两个框架我都踩过坑，说说我的感受。LangGraph那套状态机确实前期写起来啰嗦，但好处是流程可控，每一步跳哪儿你心里有数，调试的时候能定位到具体节点。AutoGen的群聊模式demo很惊艳，真上生产就头疼，终止条件得靠你手动加max_turns和自定义is_termination_msg，不然两个agent能互相客气到天荒地老。至于Qwen2.5-7B调工具不稳，我觉得模型能力占七成，7B在f

你这像是并行分支没做依赖门控，别急着调checkpointer，先把抽取和检查串成显式依赖再并行总结。

这个坑我踩过，大概率不是模型笨，而是ReAct那套格式在实际多步场景里太脆弱了。LangChain默认的prompt对“Observation之后必须继续Thought”这件事约束不够强，模型看到搜索结果一大段文本，很容易觉得任务已经完成就直接收尾了。你可以试试把中间步骤的scratchpad显式截断，比如只保留最近两轮的工具输出摘要，别把整个搜索结果原样塞回去，不然上下文一长模型就犯懒。反复调同

多步Agent跑偏太常见了，我一般每步都强制它重新读一遍原始目标，不然它真会自己加戏。

我也踩过这个坑，ReAct 那种循环里动态拼 prompt，compile 基本没法收敛。后来我的做法是只把 LLM 前向那段单独 compile，工具调用和 prompt 组装全留在 eager 里，KV Cache 用静态 shape 的 past_key_values 手动管理，别让 compile 去 trace 那部分。效果是有点提升，但没想象中大，毕竟瓶颈很多时候在工具延迟和调度上。你

7B确实有点小，代码补全这块对模型的理解能力要求挺高的，小模型容易靠背模板凑字数。你试试在prompt里加个stop token，比如遇到`"""`就直接截断，或者用fill-in-the-middle的格式喂给它。另外CodeLlama的instruct版本比base版本听话很多，如果你用的是base那基本控制不住。换StarCoder2的3B其实也够呛，不如直接上deepseek-coder的

512字符不重叠切分对财报类PDF基本就是灾难，关键信息很容易被腰斩，检索时自然匹配不上。可以试试按段落或标题切，加上50-100字符重叠，再给每块补上文档名、章节这类metadata方便过滤。另外bge-small对“营收”这种词的语义匹配不算强，query改写或者加个关键词召回做混合检索会稳很多。调试的话先把top10 chunk打出来看看到底召回了啥，比盲调参数快。

加个输出格式约束的few-shot示例，光说“不要”模型容易忽略，直接给它看正确样板更稳。