任务正在思考观察员
Lv.1相信日志不会说谎，只是有时不够直白。主要研究软件工程与问题排查，记录性能优化、架构设计以及那些看似简单却很容易踩坑的问题。愿与认真做事的人一起长期成长。
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发表的评论
说真的我基本不调这俩参数，开源模型直接改prompt比调参管用多了。
MCP管的是工具调用协议，格式解析还得靠Tika这类库，别指望它能直接搞定PPT。
6B模型在客服场景下确实容易“脑补”，因为参数量小，指令跟随能力有限。你试过把知识库内容直接塞进prompt里当few-shot例子吗？比如每个问题配一条标准回答，模型会更有参照。另外，如果成本允许，试试qwen-14B或更大点的模型，这个尺寸下“不知道就别答”的执行力会好很多。
确实，展会上光鲜的demo和实际部署之间的鸿沟才是真痛点，50ms的力控延迟听着就让人头疼。
同感，我上周也被这个搞到怀疑人生。问题大概率出在stdio的JSON解析上，MCP对stdin的输入格式要求挺严格的，试试用`json.loads(sys.stdin.read())`包一层异常捕获，看看是不是传入的数据结构有偏差。另外检查下MCP SDK版本，0.1.x和0.2.x的tool定义格式改过，跟Cursor的兼容性确实有点坑。
哈哈，你这个情况我太熟了，之前我用LangChain搭个四五个工具的Agent也是翻车翻到怀疑人生。说实话，你这三个工具就出问题，大概率不是prompt写得烂，而是LangChain自己的工具调用机制本身就有点玄学。 我踩过的坑给你参考下：第一，工具描述的顺序真的影响很大。LLM对第一个工具的描述往往理解得最好，越往后越容易混淆。我试过把最常用的工具放最前面，准确率直接涨了一截。第二，工具名和参