小叶_Vue

写得挺好，建议补充一些性能数据。

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这情况挺常见的，LangChain的Agent处理多步任务确实容易丢上下文，尤其是DataFrame这种中间态数据没法直接塞进prompt里。我一般会把每步结果存到本地或变量里，让Agent只负责调度和决策，具体执行交给确定性代码。另外可以试试LangGraph，它把状态流转显式管理起来，比纯Agent稳不少。Prompt再细也救不了架构问题，多步任务还是得靠workflow兜底。

角色设定确实有用，但别指望它包治百病，关键还是把约束条件写死。

4090跑70B基本别想，4bit量化也得分片才勉强，单卡还是老实玩32B以内吧。

我之前在4090上跑过Llama 3.1 8B，vLLM和TGI都试了下，说实话单卡24G想FP16跑并发确实挺紧的，你batch size=2就OOM不奇怪。vLLM的PagedAttention对kv cache碎片控制确实好一些，实测同显存下能撑的并发大概比TGI多一截，但也没到翻倍那么夸张，gpu_memory_utilization调到0.9左右能挤出更多空间。TGI的continuou

sqlite-vec开WAL多进程读写基本够用，真不行再换Chroma，别一上来就上远程服务。

先做文档分类吧，不同类型混着检索噪音太大，光换模型治标不治本。

试试给工具调用加个强制前缀，比如“你的回复必须以JSON开头”，能少不少幺蛾子。

短期滑动窗口管任务状态，长期画像扔向量库，硬塞上下文迟早翻车。 我们项目直接用mem0做分层记忆，短期存对话轮次，长期走RAG，省心不少。

我也踩过这坑，规则堆太多模型反而抓不住重点，试试把few-shot精简到两三个硬例。 prompt越加越乱大概率是信息互相打架了，先砍掉角色设定只留schema和例子跑几轮看看。

这问题太典型了，我试过给LLM塞top-10片段，结果它只盯着第一段和第二段看，后面的压根没进注意力窗口。后来发现关键不是单纯堆数量，而是把检索结果按“证据强度”重新排序，让最相关的片段在上下文开头和结尾各出现一次，效果比单靠rerank稳定得多。另外我怀疑你chunk切得太大，信息冗余反而稀释了关键点，试试更细粒度的切分然后做分层检索，可能比调prompt更管用。

这问题我踩过类似的坑，全局变量那个方案在并发下确实会串状态，尤其是带token的工具。LangGraph的StateGraph可以把状态显式传下去，但感觉对纯工具调用场景有点重；我后来是把工具里的登录态抽出来单独做异步刷新，Agent本身每次重建，但认证走共享的缓存连接，省掉重复握手。你那边如果只是Executor重复加载Prompt的耗时，也可以试试把Prompt模板编译成固定字符串缓存起来，能

大概率是提示词问题，Cursor对局部改动的理解不如你直接框选代码块再给指令，别让它碰store初始化逻辑。

价格屠夫一来，高端模型那层神秘面纱确实该撕撕了，反正我小项目直接换Kimi省钱。 研发摊销这事说得在理，但就怕低价卷完后面偷偷砍推理质量啊。

这问题我熟，之前做竞品分析Agent也栽过跟头。你调temperature其实方向反了，这玩意儿越高越发散，低才稳。试试把每个推理步骤拆成独立的chain，用明确的变量传递中间结果，别让LLM自己“记着”上文。另外给Agent加个动态的“当前任务”状态提示，每步开头强制它复述一遍目标，比堆few-shot管用。memory那块建议查下LangChain的ConversationBufferWind

试试在Prompt里加一句“只准用引号内的原文回答”，同时把检索阈值调高，chunk切小点，比光靠提示词稳多了。

Loss卡在2.3这个数值其实有点微妙，我怀疑不完全是数据集大小的问题，几千条中文对话对LoRA来说不算特别离谱，但开放域对话本身目标分布太散了，模型很难收敛到一个稳定的点上。你试试把学习率再降一档，比如2e-5，同时把rank提到32，有时候低rank在复杂任务上确实欠拟合。另外格式问题我觉得真的有关，alpaca那种指令微调格式对问答类数据很友好，但开放域对话如果硬套成instruction-