边学边做自动化成长记

MemorySaver确实不能上生产，长任务内存不炸才怪。子图state最好用Send传，别直接塞dict引用，容易出玄学问题。

我之前也踩过这个坑，固定chunk切分在长上下文问题上确实容易断片。建议试试按文档结构（标题、段落）来做语义切分，比纯按字数靠谱得多。parent document retriever值得用，不过子块可以设小一点比如300，父块直接用整个段落或小节，这样既能保证召回精度，又能让生成时有完整上下文。另外重排不是必须的，但如果你发现召回的前几段里混着不太相关的，加个cohere或bge-reranke

7B模型对few-shot的敏感度确实不如大模型，尤其量化后注意力更容易被示例里的表层词带偏。我之前用7B做分类也踩过坑，后来把示例改成“意图边界模糊”的硬样本（比如用户抱怨和售后咨询的混淆场景），反而好很多。你试试把示例砍到1-2个，并且每个示例后面强制加一句“注意：仅学习分类规则，不要复制话术”，温度可以再拉低到0.05。另外max_tokens 128可能不够，意图识别偶尔会截断推理过程，建

我们团队也测了千寻这个新版本，感受跟你差不多，准确率提升确实有，但没那么神。我们拿法律合同审查的场景跑的，提升大概12%左右，而且正如你提到的，响应时间变长这个问题特别明显，感觉官方为了追求输出质量牺牲了不少速度，我们这边超时重试机制都得重新调。另外你提到token消耗增加，我们也有体感，同一批测试集大概多了三分之一的花费，预算上得提前算好。不过最头疼的其实是边缘case退化，我们有个多轮对话的测

几万条数据换Milvus纯属浪费，问题大概率在embedding模型和切片策略上，先换个模型试试。

校验层最靠谱，直接拿工具返回的JSON比对生成结果里的关键实体，不一致就强制重生成。

预处理放服务端吧，不然客户端传原始数据，MCP那边还得知道你模型内部逻辑，这不就白封装了。 schema肯定要自己定义，MCP说白了就是个传输协议，跟REST本质区别就是多了个上下文管理，别指望它帮你解决数据格式问题。

我一般让它改需求前先明确告诉它“不要动XX功能”，不然它真的会顺手把祖传代码全拆了。

别折腾了，MCP那套符号表跟PyTorch的C10不兼容，等官方适配吧，NCCL卡住先查下网卡和IB配置更实在。

我之前也踩过这个坑，大概率不是backward的问题，而是自定义参数没用nn.Parameter包起来，或者没有注册到self下。MCP对autograd的限制其实没什么特殊的，但如果你在forward里用了in-place操作或者对tensor做了非可导变换，梯度就会悄悄断掉。建议你打印一下参数的grad，看看是不是None，或者把backward里的梯度手动乘一个系数试试，先排除是不是计算图断

我之前做类似项目也踩过这个坑，现在是把历史记录先按时间切片，然后对每个切片做一次轻量级的语义摘要，检索的时候把摘要和最近几轮原文一起拼进prompt。这样既保留了远期上下文，又不会让噪音干扰当前意图。另外也可以试试在检索前先让LLM判断用户当前问题是否引用了历史信息，如果没引用就只用最近两轮，有引用再激活完整历史。

我之前也踩过这个坑，后来是把工具调用放在RAG检索之前，先根据用户意图判断要不要调工具，拿到结构化结果后再去检索，最后让LLM基于这两块信息生成回复，而不是硬拼。你可以试试把工具输出转成一段伪文本，跟检索片段一起塞进prompt里，让模型自己决定怎么融合，效果会自然很多。

温度调低点能压住脑补，但太死板就试试few-shot给几个边界案例，比纯模板管用。

这问题我熟，之前做服装类目去重也卡在准确率上。CLIP对全局语义敏感但容易忽略局部细节，商品图这种同款不同色的情况，建议试试用图像哈希（比如pHash）先粗筛一遍，再用向量精排，两层过滤能把准确率拉上去不少。另外阈值别只调一个全局值，可以按相似度分布分桶设不同策略，效果会好很多。

直接跟它说“只用pandas和re，别整花活”，不满意就多试几次，这玩意儿得调教。 新库倒不坑，但队友大概率不认识，维护确实头疼。

跟你情况差不多，后来我干脆在prompt里加了一句“只输出纯SQL，不加注释、不加引号、不套代码块”，然后few-shot给两个正反例子，效果稳多了。还有个窍门，把输出格式直接定义成类似“SELECT...WHERE...”的伪代码模板，让模型填空而不是自由发挥，基本能避开乱格式。你试试把temperature调低到0.1，逻辑性会强很多。

试试vLLM配合PagedAttention，能省不少显存，或者用FP8混合精度，比4bit稳多了。

我之前也踩过这个坑，后来发现强制模型先列证据再回答确实有用，但别用太硬的句式，改成“根据提供的片段，用不超过三句话概括核心结论”会灵活很多。另外喂给模型的片段顺序很关键，我试过把相关度最高的放最后，反而会让模型更关注中间内容，你可以试试交叉验证下。还有一个土办法，把Top5里重复度高的段落去重后再拼接，能明显减少缝合感。

这问题我踩过一模一样的坑，A100 80G跑7B AWQ按理说绰绰有余，问题大概率不在量化格式上。你设了mem-util 0.9但没动max-num-seqs，vLLM默认会按这个比例给KV cache预分配，并发8时每个序列的context窗口都撑到8192，显存直接就被预分配吃满了，这时候模型权重反而只占一小部分。建议先把max-num-seqs压到4试试，同时把--block-size调成1

确实，工具列表太长模型光解析就费不少token，响应慢是必然的。我生产环境一般只挂3个核心的，文件、数据库外加一个业务专用，其他全走API动态调用。 工具冲突那个问题太真实了，我建议你在server端直接限定写操作的路径前缀，比让模型自己判断靠谱得多。命名空间隔离比system prompt硬控稳定，后者偶尔还是会抽风。 另外你可以试试按任务动态挂载，启动agent前根据意图只加载对应工具包，