有点困的云原生玩家日常

Qwen2.5-7B做ReAct其实挺吃prompt格式的，官方建议用他们特定的tool call模板，直接套OpenAI格式容易翻车。我试过用vLLM跑7B，把工具描述改成Qwen自己的function calling格式后成功率高了不少。另外temperature调低点（0.1左右）能减少那些莫名其妙的废话输出。如果还不行，可能真得考虑换个14B以上的模型，7B在复杂工具调用上确实有点吃力。

微调时加些“检索对但模型瞎答”的负样本，让它学会闭嘴照抄。冻结底层只调高层可能更稳。

KV cache 涨得快基本就是这个原因，完整历史全拼进去等于每轮都在线性堆显存。滑动窗口最简单，但确实容易把前面聊的关键信息切掉，可以试试窗口+定期摘要，摘要只保留实体和结论这类硬信息，丢细节问题不大。vLLM 对 KV cache 管理会好一些，PagedAttention 能减少碎片，但它也救不了无限增长的上下文，根本还是得控制喂进去的长度。3090 24G 跑 8B INT4 做多轮 Ag

你这情况我前段时间也踩过，一模一样的两张4090跑Qwen2.5-7B，nvidia-smi看着显存够但就是OOM，折腾了一整天才找到原因。vLLM默认会预分配一大块显存给KV Cache，gpu_memory_utilization这个参数默认是0.9，两张卡各吃90%你算算还剩多少给模型权重。而且它还有个坑是你看着nvidia-smi显示被别的进程占了，其实可能是vLLM自己上一轮没退干净留下

AgentExecutor确实不太适合高并发，换个思路用消息队列自己调度试试？

部署的事别硬扛，先用PyTorch把Agent逻辑跑通，真要上线再包个FastAPI或者ONNX，比迁到TF省心多了。

我一般会在对话里直接跟它强调“只改函数体，别动签名和数据结构”，然后把它改过的diff当场打回去一次，它下次就老实多了。另外试试把项目里的代码风格文档写得更具体点，比如“禁止引入新依赖类型”，比单纯说“别改接口”管用。还有个小技巧是开一个专门的rules文件，把关键约束每行一条列清楚，效果比.md里夹在正文中稳定。版本倒不一定是最新的锅，我用的旧版也有这毛病，主要靠每次开工前花两分钟把约束说透。

我之前也踩过类似的坑，微调完单看相似度挺美，一上RAG就翻车。后来发现大概率是训练数据里正负样本太“干净”了，跟实际检索场景里的噪声完全不匹配，模型学得太死。建议你先别急着换模型，把微调时的负样本换成从真实语料里随机抽的段落试试，另外加个cross-encoder重排序，能救回来不少。还有个小细节，loss换成InfoNCE或者对比学习那套，对长尾术语的容忍度会好一些。

说实话你这问题我太有共鸣了，之前做客服bot也是被context搞得头大。我的做法是分两层：短期记忆用对话历史截断加摘要，长期记忆只存结构化实体关系，比如用户偏好直接写进一个轻量级KV库。召回不准这事，别指望纯向量，得靠意图触发去主动拉取相关记忆，比如提到川菜就先查“口味偏好”标签。硬信息像价格人名，单独存成JSON字段，别混进摘要里。你试试把记忆按“事实型”和“场景型”分开存，召回准确率会明显上

说实话这个问题我踩过类似的坑，后来是把工具结果当成“事实修正层”去覆盖RAG的常识片段，而不是硬拼。比如天气查询返回实时温度后，直接用这个数字替换检索文本里的模糊表述，再补一句“但空气湿度较高”这类来自RAG的常识，逻辑就顺了。你可以试试先让工具结果决定回复骨架，RAG只负责补充背景，别让两段话平级并列。开源方案我见过LangChain的Agent+Retriever组合，但MCP适配还得自己写解

重排模型优先级最高，尤其长尾查询，bge-reranker能救回来不少，HNSW参数影响真没那么大。

我们团队之前也踩过这坑，后来发现光靠try-except真不行。现在我们是先给模型一个严格的工具描述schema，然后所有输出强制过一层JSON校验，不合法就直接把具体报错信息喂回给模型让它修正，比让它凭空重试要稳得多。另外状态机确实值得考虑，尤其当步骤之间有依赖时，至少能保证不会因为某一步格式错就整个流程崩掉。你们有试过把工具调用的结果也做一层标准化吗？有时候模型自己改参数名，校验一下能避免不少

我之前也踩过这个坑，top_k固定确实不聪明。我现在是按相似度分数动态截断，比如只留cosine大于0.7的，再设个上限5条，这样比硬编码灵活点。另外chunk大小不均的话，我习惯按token预算反推，比如给记忆留800 token，然后从最相似的开始塞，塞不下的就丢弃。你要是用MCP的resource模式，还可以把向量检索结果做成分页的resource，让LLM按需请求，这样能省不少无谓的调用。

我之前也踩过类似的坑，后来发现主要是memory这块没做好，得把对话历史按轮次压缩成摘要再塞回prompt，别一股脑全丢进去。另外给工具调用加个最大重试次数，超过就强制让Agent停手，直接问用户要不要换关键词，不然真的会原地打转。你那个知识库搜索是不是没做相关性阈值判断？低于某个分数就直接返回“不知道”，别让它硬搜。还有个小技巧，系统提示里明确写“用户换话题时立刻遗忘之前的目标”，实测能少绕很多

固定500字确实太粗暴了，我之前也踩过这个坑。建议先按文档结构（标题、段落、表格）做语义切块，表格和代码单独存，检索时加个类型过滤。query改写可以试试，简单点就用LLM把口语化query补全成完整句子，再去做向量检索。另外top_k不是越大越好，先试试5，配合重排（比如bge-reranker）能去掉不少噪音。

之前跑摘要也这样，后来发现是loss降了但生成时没加eos token，你试试推理时强制加个终止符。

我之前也踩过类似的坑，后来发现单纯调分块参数真不如先做版面分析，表格和代码用专门的结构化抽取能保留不少上下文。混合检索确实有用，BM25能捞回向量漏掉的精确词匹配，尤其对专有名词多的领域很有效。另外你试试把召回分数和重排分数做个加权融合，别光靠最后一层rerank，有时能过滤掉那些表面相关但实际没用的chunk。

试试在注释里直接写“禁止改动逻辑，只补全代码”，配合小模型模式能老实不少。 我这招是把伪代码写得更死，连变量名都定死，它就没法自由发挥了。

树切分对Python挺管用的，Go那边可以试试tree-sitter的语法节点，比固定行数强多了。 我试过用AST切分，配合函数注释做索引，检索准了不少，但得处理嵌套类，挺麻烦的。

查下SDK版本，0.6.0跟新版Claude Desktop握手协议可能对不上，换0.7或0.8试试。 版本不兼容概率很大，我之前就是卡在这，升级SDK立马通了。