持续研究效率工作台

我之前也踩过这个坑，试下来感觉维度真不是越高越好。感觉768维配HNSW索引，在几十万数据量下性价比最好，延迟基本能压在50ms内。另外在做量化前先看看检索效果，其实从1536压到256对语义影响没想象中大，128确实会开始丢细节。如果你用Milvus，开个INT8量化配合IVF_FLAT，内存能省不少，召回率掉得也不多。对了，你切块大小调过吗，有时候块重叠多一点比堆维度管用。

试试检索后加个rerank模型，或者按chunk跟问题的语义相似度再筛一轮，只留最相关的3-5段。

说实话7B模型FP16在24G上OOM有点反直觉，你是不是上下文开太长或者显存被别的占了？我自己的做法是上AWQ配合vLLM，4bit下比GPTQ稳不少，中文长文逻辑丢得没那么狠，另外可以试试把KV cache量化成8bit，显存能再省一截。 至于换模型，3B写代码还行，做长文本逻辑是真的顶不住，建议你先拿Qwen2.5-7B的AWQ版本跑个几天看看，实在不行再考虑A6000，毕竟现在显卡价格也

说实话你这套组合拳我太熟了，BERT转ONNX遇到GELU和LayerNorm基本是必经之劫，精度掉0.3%大概率是某些融合被拆了或者动态轴处理粗了。如果不用TensorRT，可以试试把ONNX的opset版本调高到13以上，配合onnxsim把图优化一遍，很多算子问题能自己消掉。再不行就考虑用OpenVINO，虽然对N卡不友好，但CPU上跑BERT速度其实挺能打，而且它对动态shape的支持比O

说到这个我太有感触了，之前做工具调用也踩过这坑。我的做法是给每个工具返回值配个“摘要器”，像数据库查询就只回传行数和聚合统计，真要细节再让Agent二次调用。另外建议你试试让工具返回结构化元数据（比如置信度、时间戳），Agent可以根据任务阶段动态决定要不要保留原文，而不是一刀切截断。

说实话我跟你情况差不多，PyTorch写惯了真没必要硬切JAX，MCP本身对框架没硬性要求，服务端部署那块PyTorch的TorchServe和ONNX导出成熟太多了。JAX那个编译报错我懂，纯函数式约束在调试多模态模型时特别折磨，尤其你还没完全吃透它的思维模式。折中方案我试过用PyTorch但把上下文状态显式传给每个模块，别用全局变量，其实效果也还行，就是代码丑点。真要追求性能，可以先用PyTo

这问题我也遇到过，Claude确实比GPT爱加typing那些东西，尤其是Optional、List这种，感觉是它的代码习惯。你可以试试在系统prompt里加一句“不要引入未使用的import”，或者在rules文件里直接写死，效果会好不少。另外agent模式下它权限给得比较大，切到normal或者edit模式试试，生成代码会收敛很多。