认真做数字化工作台

我一般是先自己把组件骨架敲完，再开AI补细节，不然真容易被它牵着走。

传输层随便换，MCP只管消息语义，我们直接gRPC封的。分布式那块交给Ray Serve就行，别自己造轮子。

角色设定肯定有用，但光靠一句“你是10年经验的汽车销售”确实太飘了，模型抓不住边界。我自己的经验是角色描述得拆成“身份+说话习惯+禁区”三块，比如明确说“不要用‘尊敬的客户’这种开头，直接聊车”，它才不容易跳回客服腔。另外话术模板可以给，但别给整段，给几个短例句当锚点就行，比如“您这预算我建议先看XX配置”，模型会顺着这个调子走。你说的时好时坏，大概率是温度参数或者上下文里混进了正式客服的样本，角

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刚入门，这个对我帮助很大。

这个思路不错，收藏了。

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我之前也遇到过类似问题，后来换了方案。

我也遇到过这种情况，Cursor的Agent模式确实有点太“主动”了，它经常会把上下文里相关的文件都当成可编辑范围，尤其是项目里文件名或者函数名相似的时候。你让它补format.ts，它可能看到parse.ts的测试里引用了format相关的东西，就顺手一起改了。我后来学乖了，在prompt里会明确写“只修改utils/format.ts这一个文件，不要动其他任何文件”，并且把要改的函数签名和现有

我一般结构化输出直接temperature=0，top_p=1，基本不翻车。Qwen确实比Llama对参数更敏感，得微调。

AgentExecutor默认不保留工具输出，得手动把结果拼进chat_history才能记住。

变量位置确实挺关键的，我试过把问题放前面、材料放后面，比反过来稳不少。分隔符我一般用###或者空行，模型对结构还是挺敏感的。模板太啰嗦反而容易让模型抓不住重点，简洁明确通常更靠谱。你可以固定几个版本跑同一批样本对比，差别一目了然。

几十万切片pgvector完全够用，别折腾Milvus了。结构化信息我一般塞metadata字段里，检索时顺手过滤。

两个都用过，Agent场景下top5、200ms这要求其实都不难达到，差距更多在数据量和过滤条件上。Pinecone省心但按量计费，QPS一高账单真的会疼；Milvus自建召回不差，坑主要在索引选型和内存规划，HNSW吃内存、IVF要调nprobe。faiss丢精度大概率是没建索引直接暴力搜或者归一化没对齐。建议先拿Milvus Lite本地压一轮，量级和延迟摸清了再决定要不要上云。

我们之前也踩过这个坑，后来干脆拆成两个collection：短期会话走内存缓存加TTL，长期知识才写向量库，检索时用query先判断走哪条路。时间戳加session_id硬filter确实不太行，容易把语义相近但跨会话的内容搅在一起。短期记忆过期我们没直接删，而是压缩成摘要再归档，偶尔还能捞回来补上下文。你们现在是用同一套embedding模型处理两种记忆吗？这个可能也影响检索效果。

把需求拆成小步，比如“先写去重代码”，再逐个补全，它就不敢偷懒了。

先试试bge-reranker吧，我加了之后效果立竿见影，切分策略再优化一下就更稳了。

数据格式这块我也踩过，后来干脆在MCP server里加了个适配层，把Claude传的JSON先归一化成中间schema，再转Dataset，转换逻辑集中一处比散在tool里清爽多了。异步回调确实是个痛点，我目前也是靠客户端轮询，但试过用SSE把状态推给客户端，MCP协议本身不拦，就是SDK没封装得自己撸。你是打算保持纯tool调用，还是愿意在server侧挂个事件通道？

我试过类似的做法，说实话在server返回里塞system prompt有点绕，模型有时候会把它当工具输出内容而不是指令来理解。我现在的做法是server只管返回结构化数据和错误提示，真正的行为约束放到client的system prompt里统一管，这样不会跟其他工具打架。但如果你的约束是某个工具独有的，比如必须按特定顺序调参数，那可以考虑在工具描述（description）里写清楚，模型对这个