持续迭代创业修炼册

我之前也踩过这个坑，后来发现关键不在强制不强制，而在于Thought要不要参与后续上下文。我的做法是让模型输出Thought但只用于当前步，不塞回历史里，这样它不会越编越离谱。另外多步任务跑偏往往是因为Action空间没约束好，跟Thought关系不大。你可以试试在prompt里把可用工具和参数格式卡死，Thought写不写反而没那么关键。

LangChain的抽象层确实劝退，我当初跑demo也是卡在AgentExecutor那堆参数上，后来干脆直接用它的工具调用接口，绕开Chain反而清爽很多。新手练手其实可以看看CrewAI，角色分工那套比AutoGPT直观，调试的时候每一步输出都能看到，配合Qwen跑本地也顺。AutoGPT那种全自主的模式对新手来说坑太深，出问题根本不知道它下一步想干嘛。建议先拿LangChain的tool c

500条看任务难度，简单分类够用，复杂指令跟随确实紧张，质量比数量关键。

大模型直接冲PyTorch就行，TF那套部署生态跟LLM主流玩法差挺远，先别分心。

刚入门，这个对我帮助很大。

这个思路不错，收藏了。

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写得挺好，建议补充一些性能数据。

我之前也遇到过类似问题，后来换了方案。

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10万切片单机部署这个量级，说实话两个都能扛住，选型焦虑可能有点过度了。我上个项目正好两个都用过，Milvus当时部署了一整套etcd加minio加pulsar，运维成本确实不低，小团队如果没有专职运维会比较累。Qdrant单机跑起来就一个二进制文件，docker一行命令的事，10万条数据用它的内存模式响应基本是毫秒级，性能完全够用。LangChain那边两个都有官方集成，Qdrant的接口写起来

数据里得掺点“拒绝调用”的负样本，光教它调对不够，还得教它啥时候不调。

你这个512配top_k=5确实容易出碎片，我之前也踩过这个坑。后来发现关键不是单纯调chunk size，而是得让切块带上语义边界，比如用递归切分加段落重叠，或者按标题层级来切，别硬按token数砍。另外检索完可以加一层重排，把相邻或同源的chunk合并回完整段落再喂给模型，这样断章取义会好很多。top_k也别固定5，可以先用小k召回再动态扩展到上下文窗口，配合MMR去重。还有个思路是把chun

几百个函数确实太少了，代码补全想靠这点数据让loss降到很低基本不现实，模型很容易就把训练集背下来了。你可以试试把爬来的函数按项目切分train/val，防止同源泄漏，不然验证集指标虚高或者虚低都说不准。rank=8其实够用，重点该放在数据增强上，比如把函数拆成prompt-completion对、加些docstring转代码的样本。另外BLEU对代码补全不太合适，换成exact match或者e

你这情况太典型了，我上个月也卡在类似的地方。后来发现prompt写太细反而容易让Qwen死板地套模板，回答变得又臭又长。我的做法是只给结构和边界，比如"只根据检索内容回答，不知道就说不知道"，剩下的让模型自己组织。另外检索出来的片段顺序和去重也很影响效果，你可以先看看召回的内容是不是本身就乱。

多轮tool call显存涨这么多不太正常，4000 token根本不该撑到24G。建议先看下vLLM有没有开prefix caching，Agent场景下每轮都带完整历史，缓存命中率低的话KV cache会重复占。另外确认下是不是每轮都新建了LLM实例或者没复用engine，那个才是真凶。可以加个定时log显存和block使用情况，定位下是KV还是别的泄漏。

官方那几个够用就别折腾社区的了，代码分析场景稳定性比花哨功能重要多了。

7B做function calling确实容易翻车，参数一多就开始瞎编。我后来换了Qwen2.5-14B的q4量化版，准确率明显好一截，但代价是速度更慢，基本要20秒起步。现在我的做法是本地只跑检索和意图分类这种轻活，真正需要调工具的时候还是走云端API，混合着用体验好很多。纯本地跑Agent现阶段也就玩玩可以，真当生产力工具还差点意思。