品牌增长记

这问题我熟，之前做意图识别也撞过同样的墙。你别说500字，我试过上千字prompt，边缘case该翻车还是翻车。后来发现，与其让它理解模糊概念，不如直接给个决策树——比如“如果提到‘建议’‘要是能’就归功能建议，‘难用’‘太差’配情绪词才是抱怨”。这种规则比角色设定好使得多。另外你分类本身可能就有问题，“鸡肋”这种中性偏负面的词，在用户心里确实可能是想改进，建议你重新定义下类别边界，或者干脆加个“

试试给每个工具加严格的输入schema校验，再开verbose日志看具体哪步断了，比死磕prompt稳。 建议换个思路，把多步任务拆成独立子agent，每个只干一件小事，LangChain的tool调用问题会少很多。

5个并发就飙到十几秒肯定不正常，你这输入输出又不长，感觉瓶颈不在显存或量化上。建议先看下vLLM的server日志里有没有prefill和decode的耗时拆分，再查一下是不是CPU和GPU之间数据搬运或者tokenize环节卡住了。另外A100跑BF16的7B本来就不会慢，FP8提升也有限，不如试试把max_num_seqs调低到2-3，给每个请求更多连续计算的机会。之前我遇到过类似情况，最后发