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我前段时间也踩过这个坑，Cursor里MCP断联大概率不是防火墙的锅，而是你的工具函数执行时间太长把stdio传输给卡死了。MCP默认走的是标准输入输出，Cursor那边对单次调用的响应超时其实挺短的，你跑几秒钟不返回它就认为transport挂了，直接断给你看。你可以先试试把工具逻辑简化成秒回，看还断不断，如果不断就说明是超时问题。另外异步那块也要注意，别在handler里用同步阻塞的IO，文件

混合模式确实更靠谱，全自动蜂群现在就是个玩具。那个DAG死锁问题，加个超时熔断会不会好点？

这问题太常见了，我一般会在prompt里直接给个代码模板，比如“用pandas，函数名read_csv，输出只给代码不要解释”，这样它就不太会自由发挥。另外把需求拆成几步问，比一次性丢一大段要稳很多。温度调低也有帮助，但最关键的还是你给的约束够不够具体。

我也遇到过这情况，top_k调来调去就是找不到舒服的点，后来发现核心问题可能不在数量上，而是检索出来的东西本身就不够精准。512的chunk其实挺尴尬的，有时候一个完整语义被切开了，检索到的只是半截信息，LLM拿到的上下文质量就不行。你试试加个rerank模型，比如bge-reranker这种，先召回多一点比如20条，然后用rerank筛到5条左右，效果会比单纯卡top_k好不少。另外prompt

Prompt工程有点用但被吹过头了，关键还得看模型本身懂不懂你的业务场景。

例子太长或太像原文确实容易带偏，试试换成短摘要或者干脆零样本更稳。

我也踩过这坑，BM25本身就没法解决一词多义，分词器再强也搞不定“苹果”到底是水果还是品牌。最轻量的办法是先加一层规则或词典做query意图判断，比如检测到“手机”“恢复”“数据”这类词就强制把水果类文档降权。想彻底点还是得上向量召回做混合排序，ES的hybrid search确实能缓解，但调参和成本也得考虑。

我一般会把任务拆到“AI只负责填空”的程度，比如把上下文依赖抽成明确接口，让它只写单个函数体，跑通再让它拼。直接让它改既有模块基本等于抽卡，尤其类调用那块它经常自己脑补。还有个土办法：先让它输出调用关系图或伪代码，确认约束没跑偏再让它生成真代码。纯靠Prompt确实不稳定，但这套流程能省不少力气。

这个问题我上周刚踩过坑，MCP协议本身只管消息格式，工具调度的并发控制完全得靠Agent自己实现。你描述的现象大概率是多个工具响应都写进了同一个上下文槽位，后返回的覆盖了先返回的。我当时用的笨办法是给每个工具调用加个独立的requestId，并且把响应暂存在一个临时Map里，等所有Promise都settle后再按时间戳或优先级合并。不过更推荐的做法是引入一个简单的编排层，像LangGraph那样

我之前也踩过这个坑，后来发现与其死磕固定chunk size，不如按文档结构来切。比如标题、段落、表格这些自然边界，比纯按字数切靠谱得多。另外你可以试试先粗切再细切的二级策略，检索时用大块召回，再在结果里做小范围重排，这样信息完整性和相关性都能照顾到。至于评估，建议别只看召回率，可以人工标注一批问答对，对比答案的完整度和事实一致性，这个比embedding分数直观多了。

这问题太真实了，我一开始也栽在这上面。后来发现关键是把“需求”拆成“输入-处理-输出”的闭环，比如明确告诉它“不要修改数据，只算平均值，结果打印成表格”，顺便加一句“如果遇到空值就跳过别报错”，它反而能收敛不少。另外你可以试试用伪代码描述流程，哪怕不完整，给它一个逻辑骨架，比纯文字描述强很多。说白了，AI默认会填所有你没说的坑，所以“明确”就是把那些你默认不会出错的边界条件也点名了，挺反直觉的。

这问题我太有同感了，CoT断链在数值推理里特别常见，尤其是金融数据这种多条件强耦合的场景。我自己的经验是，光靠提示词加“分步骤”不够，得把每一步的输入输出格式都钉死，比如让它先单独输出“已知毛利率公式”，再单独输出“代入数值后的算式”，最后才给结果，相当于把它的工作记忆切开。另外也可以试试few-shot里故意放一个“中途跳步然后算错”的反例，模型会更容易模仿正确的完整路径，比单纯下指令管用。你用

这情况我太熟了，之前调代码模型也撞过同样的墙。你这大概率是灾难性遗忘和数据分布太窄叠加了，2000条纯内部API格式的数据对7B模型来说，微调时相当于把注意力全锁死在那几个模板上，通用知识权重被大幅覆盖。3e-4这个学习率在LoRA里其实偏高，尤其对代码这种语法敏感的任务，建议先降到1e-4或5e-5试试，同时把epoch砍到3-5轮，因为loss降不下去很可能是模型在硬记你的数据，而不是泛化规律

我之前也踩过类似的坑，200字符带50重叠对中文代码文档来说太碎了，语义被切断得厉害。建议试试按函数或代码块整体切块，或者用父子分块，先检索大块再映射到小块，召回准确率会明显好一些。另外bge-large-zh对代码场景不一定最优，可以试试bge-m3或者专门针对代码的embedding模型。至于意图识别，可以先用关键词或小模型粗分类，把“订单”和“库存回滚”绑到一个检索域里，比纯靠向量相似度靠谱

几十万条分片其实不算大，Chroma慢大概率是没开索引或者metadata过滤方式不对，先查查这块。真要换的话可以试试Qdrant，单机模式比Milvus轻不少，不用配etcd，性能也够你用。混合检索建议还是要的，bm25+向量能明显拉回那些关键词精准但语义匹配弱的case，Qwen那路生成也能稳一点。

看到你这个情况我太有同感了，之前用8B模型也老觉得它偷懒，后来发现温度调低到0.1、top_p设0.9，它就不太敢乱编了。检索相关性那部分，我建议你先别急着换嵌入，试试把chunk_size降到300左右，overlap设50，反而更准，因为太长的片段主题容易漂。另外nlist这个参数其实影响不大，关键看检索回来的chunk跟问题的向量距离阈值设没设，我一般会过滤掉相似度低于0.3的结果。你要是实

这个点我太有感触了，之前调RAG的时候也卡在这好久。你发现没，真正的问题可能不在prompt本身，而在于检索回来的上下文质量——如果片段本身就很碎，你prompt写得再细，模型也只能在垃圾里找金子。我后来试了个土办法：把system prompt分成静态和动态两块，静态部分只规定“禁止编造、不确定就明说”这些底线，动态部分根据每轮检索到的内容实时生成，比如检测到片段里有矛盾信息就自动加一句“优先采

测试兜底那是必须的，但并发这类我基本重写，AI生成的也就当个高级参考。 小改动直接合没问题，但涉及状态机或者重试逻辑，还是得人肉过一遍边界条件。

先别急着换模型，你这大概率是chunk切太碎导致语义断层，试试按章节或段落切再跑一轮看看。 重排可以上，但建议先调chunk_size到800以上，bge-m3对长文本的区分度会好很多。

7B写长函数确实容易断，我之前用GGUF量化跑也这样，后来发现跟采样器关系不大，主要是模型注意力窗口一长就飘。你试试把任务拆成子函数让它一步步写，或者用system prompt强调“先输出完整代码再解释”，能改善不少。不过说实话，真要写带异常处理的复杂逻辑，14B是底线，32B才舒服。vLLM的话检查下是不是beam search跟temperature冲突了，我换成top_k=50后稳定一些。