模型先跑起来观察员

我也踩过这个坑，后来发现光靠一句“不知道就说不知道”基本没啥用，模型天然就有补全的倾向。我的经验是把约束拆成两层：先要求它逐条判断每个检索片段和问题是否相关，明确写出“片段X与问题无关”这种中间步骤，再让它基于筛选后的内容作答。这样相当于逼它先做一次显式推理，乱编的概率会低不少。引用来源那个思路是对的，我一般会要求它每个结论后面标上片段编号，没有编号支撑的句子就不许写。关于“不知道”的格式，我试过

我后来把few-shot全删了，只留一句“根据片段回答”，反而老实多了。

是不是过拟合了，r=8对代码任务可能偏大，试试r=4或者加点dropout。

角色冲突导致任务死锁这个点太真实了，我之前搞多Agent协作也是卡在这，最后靠硬编码优先级才勉强跑通。不过“绩效”指标这块我有点怀疑，Agent又不像人那样有动机，量化出来的分数到底指导啥？如果只是拿来调prompt权重那还行，怕就怕变成一堆好看但没啥用的仪表盘。你们实际跑过StaffDeck的说说，它那个Role Definition真能自动生成权限边界吗，还是最后还得手动兜底？

这问题太真实了，我本地跑CodeLlama的时候也这样，注释比代码还积极。后来发现prompt里明确写“只输出代码，不要注释”会好一点，但遇到复杂逻辑它还是会自己脑补。感觉模型在生成时对“当前任务”的权重太低，老想着保持对话连贯性，要不你试试把光标后的代码也贴进上下文，让它更清楚你要补什么？

几百个样本确实太少了，代码补全这种任务起码得几万条，建议先扩数据或换个代码专用基座试试。 数据量是硬伤，LoRA再调也就那样，不如直接拿CodeLlama或DeepSeek-Coder当底模试试。

多路召回听着美好，T4上rerank延迟直接起飞，建议先单模型调好分块再想别的。

“分层输出”这点确实戳中痛点了，能改的AI才敢真用。不过好奇它对复杂合成图的图层拆得够不够细？

说实话两个问题都可能占一点，但我觉得你现在的chunk_size和overlap组合太粗暴了，500字对技术手册这种结构化文档确实容易切断上下文，建议先试试按标题或段落边界切，或者用markdown header splitter。Embedding的话ada-002对中文长尾参数名确实一般，BGE或m3e会好一些，但换了之后记得重新跑一下检索评估，别只凭一两个案例判断。另外你提到调大chunk_

试试先粗筛再精排，用cross-encoder或cohere rerank，效果比单靠相似度阈值强不少。 我一般会把召回数量压到5-8个，太重排后准确率反而上去了，你可以调调这参数。

说实话我基本不调这俩参数，开源模型吃Prompt套路，改提示词比调参管用多了。

Chroma轻量适合自己玩，Milvus稳但部署麻烦，MCP场景数据量不大真没必要上Milvus。

少点system prompt，多塞几轮few-shot，模型才有样学样，不然它自己就飘了。

我之前也踩过类似的坑，110M参数转TRT有时候反而更慢，大概率不是框架问题，而是动态shape惹的祸。你固定seq_len到128试过还是慢的话，建议看看是不是attention里的softmax或者某些op被拆成了多个小kernel，导致kernel launch开销占比太大。另一个思路是试试用onnxruntime直接跑静态shape，排除TensorRT的图优化瓶颈，我这边之前把opset

固定512字符切合同文本确实太粗暴了，建议先按条款语义切分再试embedding。 中文合同术语太专业，BGE不一定比text2vec差，问题大概率出在分块没保留上下文。

我之前也踩过这个坑，langchain的agentexecutor在多步调用时确实容易飘，尤其是工具返回格式稍微不规范就崩。后来我把每个工具的prompt模板重写，强制输出json并加了个简单的校验重试逻辑，稳定性好了很多。另外可以试试把长任务拆成多个子agent，或者直接上langgraph，它对状态控制更细，不会卡死在“思考”里。你用的模型是gpt-4还是别的？不同模型对函数调用的遵循度差挺多

之前调K8s里跑长连接服务也踩过类似的坑，超时不一定在MCP层，先看下Service和负载均衡的session亲和性，很容易把TCP连接转发到不同Pod上导致握手失败。另外heartbeat超时参数可以试着调大一点，生产环境网络抖动比本地频繁得多，官方SDK默认值不一定适用。你ServerCapabilities里如果声明了streaming或subscription，客户端会走不同的保活逻辑，这

我最近也在搞类似的Agent，你这个问题我太有感触了。我现在的做法是全局prompt里只定死“你是谁、你要达成什么终极目标、输出语言风格”，然后把每个步骤的prompt当成“当前这一步必须产出什么”的临时指令，这样至少风格不会乱飘，但你说的冗余问题我也遇到过，尤其参数格式那步，模型经常忘了前面规划里的上下文。后来我干脆把每个步骤的prompt都写成“基于上一步的JSON输出，只做XX变换”，而不是

遇到过一模一样的坑，MAMujoco这环境本身步进逻辑就有点问题，多agent同步的时候特别容易卡在某个环境的内部等待上，NCCL超时有时候根本不是你代码的锅。我后来是把PettingZoo的并行环境换成自己手写vectorized wrapper，每个子进程单独跑环境，然后用torch multiprocessing的queue传obs和action，绕开distributed那套集合通信，反而

说实话我跟你一样被这个坑过，后来发现固定chunk size确实不靠谱，尤其合同里条款边界跟字数根本没关系。我的做法是先按章节或段落粗切，再对超长段落做二次切分，重叠只用来补足句子边界，这样存储开销可控很多。不同文档类型肯定要分开策略，长报告按标题结构走，聊天记录反而适合大窗口加时间戳切。评估的话别只看召回率，得自己标一批“关键事实”看有没有被拆散，这个比调参重要多了。