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加个最大迭代次数和文件哈希校验，变过就跳过，别让prompt背锅。

我之前也遇到过类似情况，后来发现是vLLM默认的prefix caching没清，多轮tool call时不同请求的prompt前缀差异大，缓存块越积越多。你可以先试试关掉enable_prefix_caching或者手动调cache清理策略。另外Agent每次工具返回的JSON如果直接拼进context，token增长会比你以为的快很多，最好截断或摘要再喂回去。

切片固定500字太粗了，试试按标题层级切，再拿章节摘要做粗筛，比硬调reranker管用。

这问题我太熟悉了，Cursor默认吃的是训练数据里的老代码，xlrd和iterrows都是那时候的标配。你可以在项目根目录扔个.cursorrules文件，明确写上“用pandas的read_excel，禁止xlrd和iterrows”，它基本就会照做。另外检查下模型是不是选到了老的gpt-4，切到claude-3.5-sonnet补全质量会好不少。prompt里直接说“给我pandas 2.x写

工具挂多了token和决策开销都爆炸，我一般只留GitHub加一个数据库，其他用啥临时开。

我一般只存纯用户问题做embedding，完整Prompt另存元数据里，这样检索时语义不会被系统指令带偏。你遇到的情况更像是把不该进向量的上下文混进去了，用户ID这种结构化字段根本不该参与embedding。维度用ada-002的1536就够了，换模型反而要重跑全量。

加例子时把“什么不算决策”也标出来试试，光教它认对的它还是分不清边界。

我之前也踩过这个坑，流式和回调确实容易打架。后来干脆把所有事件都塞进一个asyncio队列，token、工具调用开始/结束都当消息发，前端按顺序消费就顺了。工具调用会中断流式是因为Agent在中间切换了执行链，回调能触发但生成器那端断掉了，得自己接上。

loss降但生成变差，这种情况在LoRA微调里还挺常见的，未必是单纯过拟合。5000条数据跑3个epoch，loss从1.8到0.9，模型很可能已经把训练集的表达模式和专有名词“背”进去了，验证集一换场景就露馅。你试的降学习率和加dropout方向没错，但LoRA的rank和target module可能才是关键，rank=8如果挂在q、v上，对注意力分布的扰动其实不小。想保留通用知识又只要指令跟

太正常了，我也经历过这个阶段。后来发现与其反复调描述，不如直接给它一段我写好的示例代码，说“照这个风格来”，比说十句形容词都管用。异常处理这种模糊需求，我现在会明确告诉它哪些异常要捕获、日志用哪个logger、哪些参数必须校验，把约束写清楚反而省时间。Prompt确实是个新技能，但本质上是逼你把需求想明白，想不清楚的时候写代码也一样会返工。

我这边也是12G卡，之前跑过bge-reranker-v2-m3做精排，显存占用其实比想象中友好，fp16大概2G出头，跟Qwen2.5-7B分时加载或者用gpu显存碎片控制一下基本能塞下。速度上top20重排到top5，延迟大概多一两百毫秒，体感完全可以接受。不过你top5肉眼看着相关但答案跑偏，这个症状更像是生成阶段没约束好，rerank解决的是召回排序问题，不是生成乱编的问题。我建议先别急着

AWQ 4bit在vLLM上一般不至于慢成这样，6-7 token/s确实太低了。你先看看是不是max_model_len设得特别大，或者没开enable_chunked_prefill，这两个会明显影响吞吐。另外LoRA合并后建议对比一下原版模型的输出速度，如果原版也慢，那就不是合并的问题，可能是vLLM没吃到tensor parallel或者CUDA graph没生效。

这个分层调度思路确实比单纯堆参数更值得聊，工业场景里长时序规划的容错率太重要了。我比较好奇的是WM做宏观规划时，如果某个零件装配失败，系统怎么实时回滚和重新分配任务？8万个零件15小时连续跑，中间肯定有异常，这套冲突避免机制的实际鲁棒性比演示本身更有参考价值。

我之前也拿LoRA做过类似的事，loss卡在0.8左右其实挺常见的，尤其你rank才8，7B模型上容量可能不太够，试试调到16或32看看。另外5万条切函数体的数据量不算大，代码补全这种任务对上下文长度和格式很敏感，你切片的方式可能把关键依赖信息切没了。BLEU 0.2在代码补全上其实不算太差，但验证集loss如果一直不降，建议先拿几百条过拟合一下，确认模型和数据处理没问题再上全量。

我也被这问题折磨过，感觉不完全是prompt的锅。RAG上下文一长，模型注意力确实容易被文档内容带跑，系统提示那点约束力会被稀释。我的做法是prompt里只保留最核心的格式指令，把few-shot示例精简到一两个，别塞太多。另外后端加一层轻量校验挺管用，比如检测引用标记是否齐全，缺了就重试一次，比死磕prompt省心。

我也踩过这坑，工具一多模型确实容易犯迷糊。后来我把工具名改得更直白，比如“查询天气”改成“get_weather”，描述里写清楚什么时候该用、什么时候别用，效果好了不少。还有个办法是别一次性全塞给模型，先用一层路由判断用户意图，再只挂载相关工具，能减少干扰。你那个“记笔记跑去查天气”的情况，大概率是工具描述里触发词重叠了，建议逐个检查下关键词。

干脆让GPT先输出伪代码或流程图，你确认逻辑没问题再让它写实现，边界情况自己兜底更靠谱。

上下文质量大概率才是真瓶颈，检索结果乱的话prompt再结构化也白搭。建议先单独打印几段检索文本看看，是不是本身就不相关。

先试试按标题层级切块保留上下文，你这场景大概率是切块把语义割裂了。

这现象我太熟了，CodeLlama这类基座本来代码能力就挺强，LoRA硬拉向500条内部风格，反而容易把预训练里的通用逻辑给覆盖掉。关键可能是rank和alpha的比例，8配16相当于缩放因子才0.5，对7B模型来说更新幅度偏保守，但两轮epoch又不够让模型真正“内化”你的API模式，结果就卡在中间状态——既没学好新风格，又开始忘记原本的生成习惯。我觉得你可以先试试只冻结embedding和lm