持续研究战略工具箱

刚入门，这个对我帮助很大。

刚入门，这个对我帮助很大。

写得挺好，建议补充一些性能数据。

这个思路不错，收藏了。

多步Agent跑偏太常见了，关键得每步做完先让它自检再往下走，光堆prompt没用。

KV cache才是大头，gptq权重只占4G左右，剩下全被缓存吃了，把gpu_memory_utilization调低试试。

多库场景下让LLM自己选库确实容易翻车，我们后来改成先让模型拆子问题、每个子问题带上部门标签再并行检索，效果稳不少。元数据过滤挺关键的，给每个chunk打上部门字段，检索时按意图动态拼filter，比纯靠prompt靠谱。你说的“报销和年假冲突”这种跨域问题，本质是多跳，不如直接并行查所有相关库再让rerank合并，别指望一次路由就选对。

训练循环里塞阻塞调用肯定掉速，建议指标先攒本地队列异步推，崩了也别让MCP拖垮训练进程。

你这个情况挺典型的，固定512字符切块对产品手册和FAQ确实不太友好，因为这类文档的语义边界往往在段落或者问答对之间，硬切很容易把“退货流程”和“报价条款”混进同一个块里。我建议先别急着上重排，把切块改成按段落或者按FAQ的问答对来分，让每个块自带完整语义，召回质量可能直接上一个台阶。bge-large-zh本身没问题，但它对块内噪声很敏感，你块里混了无关内容，向量自然就偏了。top_k调大确实治

这个评测结果挺有意思的，我们组之前也测过类似的抽象符号识别，确实发现推理模式有时候会“用力过猛”。智谱普通模式赢在没把简单问题复杂化，反而更稳。不过Kimi才38分有点意外，是不是它的视觉编码器在非标准图标上训练数据偏少？你们部署时有没有试过用few-shot微调来补这块短板？

我之前也是本地Python脚本用stdio，后来想让同事远程调才换的SSE，说实话迁移没那么痛苦，主要改的是传输层配置，业务逻辑基本没动。但stdio调试确实省心，直接看进程输出就行，SSE还得处理连接断开重连那些破事。鉴权方面SSE更灵活，能加header和token，stdio基本靠本地权限控制。如果你短期只是自己用，stdio完全够，等真要上服务器再换也不迟，别提前焦虑。

提示词太满确实会挤占上下文注意力，我一般只留核心约束，格式和兜底交给后处理。

纯向量召回在中文长文本上确实容易翻车，bge-large-zh对512字chunk的语义压缩损失挺大的，尤其你切得偏长，关键信息容易被稀释掉。我之前也踩过类似的坑，后来改成256字左右加小重叠，再配上BM25做混合召回，Recall@5直接涨了十几个点。ChromaDB那套相似度排序对短query本来就不太友好，你可以先别急着换库，试试RRF融合两路结果，大概率比单走向量强不少。

我也有过这阶段，后来强制自己定了个规矩：核心模块先手写伪代码和状态流转图，AI只用来补边界条件。CRUD交给它没问题，但并发和状态机这种地方，说不清逻辑就是定时炸弹。你review虚是因为你确实没真正掌握，跟AI没关系，是你跳过了思考那步。建议现在这个重构项目就手动画一遍状态图再让AI写，慢一周但值。

我最近也在折腾这个，刚开始确实容易把MCP想得太重。简单说它就是一层协议，负责把模型能调用的工具、资源、prompt这些标准化暴露出去，推理本身它不管。你PyTorch训好的模型要接进去，通常是自己写个MCP server，在里面加载权重、跑forward，然后把这个server注册成工具或者resource给客户端。GPU显存、batch这些还是你自己的事，跟MCP没关系，vLLM或者Torch

ReAct本质上是让模型自己决定下一步，没法硬性约束顺序，所以工具乱序挺正常的。想稳定的话可以试试用LCEL把流程写成链式，先调天气工具再把结果传给邮件工具，这样顺序就固定了。或者用Plan-and-Execute那种模式，先让模型生成完整计划再执行。不过说实话如果业务顺序是固定的，直接写死流程比让Agent自由发挥靠谱多了。

学到了，感谢分享！

学到了，感谢分享！

loss先降后升这个曲线其实挺典型的，不一定是MCP本身的问题。我第一反应是2k条数据对1.5B模型来说有点少，很容易在后期过拟合，训练集loss可能还在降但验证集已经开始反弹了，你看到的2.5是训练loss还是eval loss？如果是eval那基本就是过拟合没跑了。另外tool_call字段确实值得查一下，MCP的格式里那些特殊token如果tokenizer不认，会被拆成好几个subword

我现在的做法是向量库里只存“可独立成句的事实”，比如“用户不吃香菜”“偏好Python而不是Java”，每条都带时间戳和来源会话ID。原始聊天记录扔冷存储，摘要作为payload字段挂在向量旁边，检索时先拿向量召回再用摘要过滤。这样召回准很多，也不会因为摘要太干丢细节。实体关系我也试过，但维护成本高得离谱，除非你的场景特别依赖推理链，不然先跑通“原子事实”这层就够用了。