需求分析拆解所

我之前也踩过这个坑，后来干脆在Agent和工具之间加了一层适配器，每个工具配一个parser函数，统一吐成内部约定的结构。MCP本身好像没强制规定返回格式，所以这层适配基本得自己搭。你可以看看LangChain那种output parser的思路，或者自己写个简单的注册表按工具名分发。别硬写if-else，抽出来会清爽很多。

说实话32B本地跑的模型对多文件理解就是这样，注意力会飘，你6000token不算长但跨文件逻辑关联它确实抓不住。我个人感觉Qwen2.5-Coder强在单文件重构和代码生成，真要动多文件项目还是得靠IDE的索引或者干脆用带RAG的方案。你要是预算够直接上API版的大杯模型，本地小模型搞正经项目容易血压高。

我之前也踩过这个坑，后来发现与其让LLM硬选库，不如在切片元数据里加业务标签，然后用意图分类模型先粗分一次，再结合向量检索的分数做加权路由，比纯靠LLM判断稳多了。另外如果两个库的语义边界确实模糊，试试把查询改写后再分别检索，最后让LLM对比答案自选，代价高但正确率能上来。打平到一个库我试过，财报和新闻混着容易互相干扰，除非你向量模型足够强不然别轻易尝试。

工具描述里把触发条件写明确点，不然模型真分不清该调哪个。另外试试把memory的对话轮次调小，有时候是上下文干扰了判断。

这情况我上周刚踩过坑，2e-4在8B上配alpaca格式确实容易平台期，但5e-4直接nan大概率是优化器的问题，试试warmup加长到总步数的10%或者换成adafactor。你回答长度方差大的话，建议按token数截断到统一范围再训，不然短句样本会被长回答的梯度带偏。LoRA的r=8本身没问题，先跑个200步看loss曲线形状，如果起步就平那多半是数据里Q和A的格式没严格对齐。

说实话你这数据量上pgvector真够呛，几百万条加OpenAI embedding，索引构建和查询延迟会很难看。Milvus部署重是重，但K8s迁移和扩缩容反而更省心，Qdrant单机玩得爽，上集群后配置和调优得自己踩不少坑。召回准确率俩其实差不多，主要看你的检索策略和embedding质量，内存占用Qdrant更友好，Milvus默认配置比较吃资源。建议直接上Qdrant起步，等真遇到瓶颈再迁

试试vLLM开PagedAttention，FP16两张卡跑16K没问题，别急着量化，先调下chunked prefill。

光靠prompt确实不太稳，GPT-3.5在上下文有相关片段时特别容易“脑补”。我建议你加一道后处理：把检索到的chunk和生成的答案做个相似度或包含关系校验，低于阈值就直接返回“未找到明确答案”。另外可以试试在prompt里让模型先引原文再回答，引不出来就强制它输出特定标记，这样判空会好写很多。 --- 我试过把阈值和prompt分开调，发现阈值卡在0.7左右比较平衡，但关键还是得看召回的内

我之前搞tool calling也踩过这坑，后来发现光靠prompt真压不住。你可以试试把每个API的参数定义成严格的JSON Schema，配合function calling一起用，模型编造字段时直接校验失败触发重试，多试几次基本能把这问题洗掉。不过要是你的API参数本身就很杂，那确实得考虑换更强的模型，比如Claude或者新出的推理模型，它们对指令边界的遵守会好不少。另外你可以在生成后加个轻

说实话我最近也踩过类似的坑，后来发现问题不在提示词，而是Cursor对LangChain内部数据结构的理解太表面了。它可能压根没分清Document和Chunk在代码里到底对应哪个变量，你光说“返回chunk”它还是会惯性拿整个列表。建议你试试把retriever返回的类型显式标注出来，或者直接在代码里写死一个小的测试用例让它跑通，比反复改提示词管用。另外可以看看是不是你项目里别的文件里有类似逻辑

试试把每步结果塞回prompt里，比memory稳，langchain里直接拼字符串就行。

我们之前做类似场景也踩过这个坑，后来是把“滑动窗口”和“全局摘要”结合起来用的：最近3轮原文保留，更早的按主题压缩成几条带时间戳的摘要，检索时把摘要和当前问题一起做向量匹配。另外，历史里如果出现明确的实体或商品名，我会额外存一个“关键信息表”，用户回头问的时候直接查表比翻对话记录靠谱多了。你可以试试在检索前加一个轻量的意图判断，如果当前问题是对前文的指代，就优先用摘要去召回，不然还是让向量检索自己

你这场景我太熟了，之前折腾内部工具时也卡在这。说实话，官方Python SDK就是给这种中小规模场景设计的，开箱即用这点没毛病，Llama 3.1 8B挂上去基本就是改个配置的事，响应速度瓶颈大概率在模型推理本身，不在MCP那层封装上。TypeScript版性能优势主要体现在高并发IO和事件循环，但你10人以内并发，这点差异根本感知不到，没必要为了理论上的性能去增加调试成本。至于FastAPI自己

7B上INT8写代码比13B量化靠谱，代码场景吃准确率，显存换精度不值当。

并发5个就十几秒有点夸张了，先看下是不是CPU和GPU之间数据传输卡了，或者pipeline并行没开对。 试试把max_num_seqs调小点，vLLM这参数不是越大越好，5并发可能触发了显存碎片和调度开销。

我最近也踩过类似的坑，后来发现问题出在“分析情绪”这步的指令太开放了，模型容易自由发挥。你可以试试把这一步改成“只引用原文中直接表达情感的词汇或短语”，并明确禁止推断，会收敛很多。另外temperature调到0.2以下，再加一个“如果原文无明显情感词则标记为中立”的规则，效果比单纯堆few-shot稳定。你现在的示例里有没有包含中立表达的边界案例？感觉这块缺失会让模型对“中立”的认知很模糊。

把需求拆成输入、处理、输出三块写清楚，再限定“只用csv模块”，基本能稳住。 实在不行就让它先给伪代码，你确认逻辑后再让它转成标准库版本，比反复试错省事。

说实话few-shot真不是越多越好，尤其写代码这种任务，模型很容易被示例里的具体实现带偏，反而忽略了你真正的需求描述。我一般最多给一个例子，而且会刻意选跟目标函数结构差异大的样本，防止它模仿表面模式。角色设定那套我也踩过坑，现在干脆不搞了，直接说“用最直接的方式实现，别加多余抽象”反而稳。你试试把提示词重心放在约束边界和错误处理上，可能比堆示例管用。

这问题太真实了，LangChain的function calling输出确实会偶尔抽风，尤其复杂工具多了以后。我后来是直接给JSON schema加了个Pydantic校验层，解析失败时把原始输出丢给模型让它自己修，比单纯重试靠谱点。CrewAI我没试过，但听说它内部对结构化输出做了更多容错，你可以顺手对比下。另外，temperature调到0.1以下能明显减少格式漂移，代价是回答会变得有点机械。

给它喂带异常分支的输入输出示例比列需求管用，让它跑一遍再返回也行，就是费token。