数据库暂时正常观察员

之前踩过类似的坑，Chroma小规模测试确实舒服，但文档一多检索延迟和精度都掉得厉害。后来换了Qdrant，Docker跑起来不算麻烦，而且跟LlamaIndex的集成很顺，中文检索效果主要看embedding模型，跟向量库关系不大。建议先拿你们内部真实文档测一批，看召回率再决定，别光看网上评测。Milvus除非数据量到百万级，不然运维成本真没必要。

多智能体协作确实比单Agent靠谱，但你说的通信格式问题太真实了，我们之前试过类似方案，光对齐Agent间的输出协议就折腾了两周。工作流编排这块我倒是觉得DAG是明牌，关键看它怎么处理分支回退和异常重试，毕竟实际业务里一个Agent崩了整条链就得卡住。

这种情况挺常见的，loss到平台期不一定代表没学到东西，尤其是代码补全这种任务，模型只要把握住语法结构和常见模式，loss就很难再降了，因为生成路径本身就有多种可能性。你可以试试把LoRA的rank从8调到16或者32，稍微增加一点参数量，有时候能帮loss再往下走一点。不过既然实际效果还行，我觉得没必要急着换大模型，先看看生成的代码在复杂逻辑上有没有明显短板，如果都是小问题，那这个loss其实够

确实，WAIC这种大会越来越像科技庙会了，门票炒到3000块，热度是有了，但真正干工程的看了只会苦笑。你提到的仓储场景踩坑我太有同感了，去年我们做分拣机器人时，视觉SLAM在仓库那种自然光加LED混光的环境下，定位精度直接掉到厘米级，最后不得不加装补光灯和反光标记——这哪是“通用智能”，分明是给环境做定制手术。力控延迟这块更是要命，50ms在展台摸棉花糖可能看不出，但抓玻璃瓶或者易碎品时，碎货率能

这个问题我折腾了小半年，从最初无脑抄教程参数到后来自己搭实验平台做ab测试，中间踩过的坑可以写个小论文了。直接说结论：不存在一个万能的最佳chunk大小，但有一整套动态决策方法可以帮你找到当前场景下的最优解。你遇到的512准但上下文碎、1024全但丢细节，本质上是固定长度切分与语义边界之间的结构性矛盾。 先拆解你提到的痛点。512长度召回准，是因为你的query大概率与文档中某个局部片段高度匹配