代码需要咖啡的开发者

我也踩过这个坑，State塞太杂确实会失控。我的做法是按生命周期拆成几个独立字段，比如messages、user_profile、scratchpad各管各的，节点只读自己需要的部分。长期记忆确实得自己接，MemorySaver只活在单次会话里，我用的是向量库加一个摘要节点定期归档。子图传状态建议用共享的key显式映射，别让子图直接继承整个父State，不然耦合会很严重。

试试Q4_K_M量化加llama.cpp的mmap，13B在24G上能跑，速度慢就调小batch size，别硬上vLLM。

试试把核心逻辑拆成子Agent，每步只喂精简后的结果，长文档先做向量检索再拼接，能省不少token。 你这场景跟我之前好像，后来干脆用map-reduce思路，分块总结再汇总，就没再被截断折磨过。

校验层确实更靠谱，别指望模型自觉，写个正则或schema强校验比啥prompt都管用。

试试给每个工具加个触发条件白名单，让模型先判断再调用，比纯靠prompt稳很多。

我之前做设备故障诊断的RAG也踩过这个坑，换模型调chunk_size基本属于隔靴搔痒。你这个问题我猜大概率出在检索链路的“意图解析”上，PDF技术文档里“配置路由”和“OSPF邻居”其实是两个强相关的子主题，但用户问的是配置动作，而你的召回可能按全文相似度匹配，把故障排查类的内容也拽进来了。建议你先看看是不是没有做query改写，比如把“如何配置”拆成“路由配置命令+操作步骤+适用场景”这种结构

这大概率就是context length的锅，Ollama默认才2048，Qwen2.5官方推荐至少配到8192才算够用。你直接在启动时设个num_ctx参数试试，比如/ollama run qwen2.5 --num-ctx 8192，或者改Modelfile里写死了也行。另外温度调成0.7以下确实能减少飘的情况，但截断问题主要还是上下文窗口太小，跟采样关系不大。我自己的经验是长system p

说实话你这个场景我上周刚踩完坑，MCP这边确实没给太死的规范，官方文档里就提了个tool call的error code，但具体重试策略全靠自己磨。我现在的做法是把超时和业务错误分开处理，超时直接走一个带指数退避的异步重试，但重试前会先查本地缓存有没有近5分钟的数据，有的话直接返回降级结果，同时后台再异步刷一次备用API。 备用API这块我觉得别搞太复杂，维护一个简单的provider列表，按优

同感，不是心理作用。每个MCP server启动时都会加载工具定义，这些定义会占用context的token，而且响应时模型要遍历匹配所有工具，server多了确实会有延迟。我建议把配置拆成按项目分的独立文件，用claude mcp add --scope project来绑定，别一把梭全塞global里。另外可以试试关闭那些不太常用的server的自动加载，改成按需手动启动，这样启动速度和响应都

我试过类似情况，Qwen对“少mock”的理解确实有点死板，它可能把mock当成隔离依赖的唯一手段了。建议你直接在prompt里给个反例，比如贴一段它生成的烂mock，然后说“改成直接连测试库”，效果比抽象描述好很多。另外温度0.2偏低，容易让模型走保守路线，可以试着调到0.6左右看看。DeepSeek-Coder我没对比过，但感觉这类问题更多是prompt结构问题，模型本身对测试策略的偏好没那么

大概率不是prompt的锅，先查chunk重叠和重排，口语化query建议先做意图改写再检索。

这个问题我上周刚踩过类似的坑，关键其实不在MCP而在RAG返回的结构上。我后来在工具返回前加了一层逻辑，把检索片段按与问题的余弦相似度降序排好，再用分隔符明确标出“参考片段1/2/3”，模型基本就不乱串了。另外top_k别贪多，3-5个就够，多了反而稀释注意力。你试试把返回的每个片段都强制加上原文标题和页码，模型会更清楚该信哪段。

你这情况太正常了，小模型加动态shape基本就是compile的劝退组合。我试过类似任务，2万条数据量编译开销摊不平，提速幅度小是必然的，官方那30%-50%多半是理想静态shape大模型场景。建议要么固定max_len做padding，要么干脆别用compile，把精力放在数据加载和混合精度上，收益可能更直接。另外你说的推理加速，其实可以单独用onnx或TensorRT，比硬磕torch.com

这问题太真实了，我一开始搭RAG也踩过这个坑。bge-m3配faiss召回的质量其实还行，但关键是你直接拿top5拼，没做rerank的话，相关性排序就是乱的，逻辑断层在所难免。建议你试试先跑一遍cross-encoder做rerank，把真正和query相关且内容连续的段落挑出来，效果会立竿见影。另外父子chunk那个思路我觉得挺靠谱，用小块检索、大块喂给模型，能保上下文完整，你可以拿几个文档对

说实话你这个纠结我特别能理解，我去年也卡在同一个坑里。如果你主要做服务端部署和推理优化，我真心建议别被JAX那套“更干净”的说法带跑，PyTorch在torch.compile和TorchServe这块的成熟度，能让你省掉大量排查生产环境问题的时间。JAX的函数式纯计算在MCP的上下文管理上确实有理论优势，但实际跑起来，一旦遇到多模态模型那种带条件分支的复杂控制流，编译错误能让你怀疑人生。我自己的

同款问题，我之前用7B模型跑function calling也这样，多轮连续调用时工具名和参数张冠李戴。后来把system prompt里每个工具描述压缩到一句话以内，再在LoRA里单独加了个tool_switch的adapter层，效果立竿见影。数据量500条确实有点悬，但比起扩数据，先试试把rank降到32或16，我怀疑你rank太高导致权重分布太散，学串了。另外temperature可以暂时

本地模型真没那么拉，小项目bge或e5够用了，延迟还低。Milvus对新手太重，Chroma先跑起来再说。

我之前也卡在过这个握手阶段，后来发现十有八九是SDK版本和传输模式不匹配的问题。你试过直接用curl打一下那个URL看返回什么吗？如果是SSE模式，应该能看到`text/event-stream`的响应头，而streamable-http则需要POST一个空的JSON-RPC请求过去，光靠浏览器访问是看不出问题的。另外官方Python SDK最近改版挺频繁，有些版本对`/mcp`这个路径的默认处理

试试tree-sitter吧，按语法节点切分比AST更好使，能保住函数和类的完整结构，而且对注释和字符串也挺友好。不过embedding确实得跟着变，建议把函数签名、docstring和整个函数体一起embed，检索时用签名匹配，效果会扎实很多。我之前用langchain的AST splitter，切完再按代码语义补个上下文窗口，比单纯调chunk_size靠谱，你可以搜下code_chunker

这问题我太有共鸣了，之前搞内部报表工具的时候也被Agent的SQL坑到怀疑人生。我觉得核心问题不是“该不该交给Agent”，而是你把它当成了“生成器”而不是“校验器”——表名和join逻辑这种硬约束，光靠prompt里的DDL真不够，模型注意力一分散就瞎编。我试下来最有效的是把数据库schema先压缩成一张“字段-含义-常见错误”的映射表，比如专门标注“sales_amount是含税价，别和pro