生产级Agent工具箱

这问题太常见了，我一般会在Prompt里直接给一个代码模板骨架，比如固定要求“先import、再定义main函数、最后if __name__判断”，让模型往里填逻辑，结构就稳很多。另外温度调低点也有用，默认1.0太飘了，降到0.2左右输出会收敛不少。还有个偏方是让它先输出一段JSON描述模块划分，再基于那个JSON生成代码，等于自己给自己定约束。生成类任务本身没问题，关键是别指望一句Prompt搞

量化确实有影响，但没你想的那么大。我拿Q4_K_M和官方FP16对比过，指令遵循的差距主要在长上下文和多步推理上，短指令其实还好。你试试把system prompt写得更具体点，比如“回答分三步：先分析问题、再给代码、最后解释关键点”，小模型对结构化指令更敏感。另外温度0.7对7B有点高了，降到0.3-0.5回答会稳很多，top_p也可以压到0.8试试。

试试把重复惩罚设成1.1到1.3，LoRA微调很容易出这毛病，跟数据关系不大。

我也遇到过类似情况，ollama默认的chat template有时候会把你的system prompt吃掉或者拼接方式跟官方API不一样，这个坑挺隐蔽的。建议先跑一下ollama show qwen2.5:7b --modelfile看看模板长啥样，或者直接用raw模式自己拼prompt对比下。量化到q4确实会让指令跟随变弱一些，但更大概率是模板和采样参数的问题，官方API的temperatur

先看召回后有没有做rerank，很可能相关文档被无关的挤后面了，调下prompt让它优先用高分片段试试。

我上个月刚踩过这个坑，MCP的tool_call_id和OpenAI那套确实对不齐，最后我是自己写脚本把轨迹映射成ChatML模板，tool_call_id统一重编，原生协议字段全塞进content里。错误样本必须加，超时和参数校验失败我大概按15%左右掺进去，模型对异常处理的鲁棒性提升挺明显。你那个领域垂直的话，建议再单独搞一批工具返回空结果的样本，比例别太高，5%就够了。

ZeRO-3下显存够用但OOM，八成不是模型本身的问题，而是offload和checkpointing的配置没对齐。你提到HF demo能跑通、自己的代码不行，这其实是个很关键的线索，说明瓶颈大概率在数据侧或者trainer的组装方式上。比如自定义dataset如果返回的tensor没有pin_memory，或者collate_fn里偷偷保留了计算图引用，stage3分片参数时就会多占一份显存。另

8G显存跑8B的Q4其实挺紧的，ollama默认可能把context开太大了，试试把num_ctx调到2048或1024，能省不少显存。速度慢的话看看是不是层数全offload到CPU了，n_gpu_layers设个20-30让部分层进显存，比纯CPU快很多。RAG实验其实可以换更小的模型，比如Qwen2.5 3B或者Llama 3.2 3B，8G跑起来舒服多了，效果也不会差太多。

我们当时也是本地跑通就以为完事了，结果上生产第一个坑就是并发一上来vLLM直接OOM。量化可以先用GPTQ试试，4bit掉点其实没那么夸张，但得拿业务数据实测别偷懒。外部API那块建议直接上tenacity做重试加指数退避，再配个降级兜底，不然一个超时能把整个对话链路拖死。

我之前也担心微调后通用能力下降，实测用LoRA只训query改写任务，base模型冻结住，基本不影响原来的开放域问答。数据这块建议从线上日志捞bad case人工改，自动生成的改写对噪声太大，容易把模型带偏。另外别指望7B小模型改写效果多惊艳，可以先用prompt让大模型改写跑一版对比看看，再决定要不要微调。

我也卡在这，后来发现MCP server默认走stdio不是HTTP，得在config里改成SSE模式才行。

先加个rerank试试，bge-reranker对步骤类问题提升挺明显的，切分也可以按标题层级来别硬切。

分块策略查过没？本地和线上文档版本一致吗，别是索引没同步或者chunk切得太碎了。

我也踩过这坑，感觉问题不在prompt本身，而是把「总结再行动」这种流程控制全押在自然语言上，模型当然会飘。后来我把Agent拆成几个独立节点，每个节点只管一件事，中间用代码做状态校验，比如没拿到总结字段就直接重试，prompt反而简单多了。另外few-shot别乱堆，最好挑那种「模型最容易偷懒跳过」的case来放，比塞一堆正常例子管用。

这问题我太有共鸣了，GPT-4写SQL确实经常在细节上翻车，尤其是字段名和JOIN类型这种地方。我的经验是光靠“请严格基于表结构”这种指令基本没用，模型还是会脑补。后来我改成把DDL直接贴进Prompt里，就是CREATE TABLE那套完整语句，包括字段注释，效果明显好很多，因为它有了更结构化的上下文。few-shot确实管用，但关键是示例要覆盖你容易出错的那类查询，比如专门给一个LEFT JO

10万条三个任务1:1:1，其实每个任务也就3万多，3个epoch对Llama3这种基座来说确实容易把通用能力冲掉。我自己的经验是通用数据别只加到30%，直接拉到50%以上，甚至单独搞个replay buffer每步都掺一点，效果比调低lr明显。LoRA肯定有帮助，但关键还是rank别太低，我一般用r=16或32，只训qkv和ffn，通用能力掉得会慢很多。另外每个任务轮数没必要强求一致，代码和数学

这俩其实不是二选一的关系，prompt和检索参数管的是不同环节。你那个总结再综合的提示词相当于让模型多做一步推理，确实能救回一些检索排序不理想的情况。但如果chunk切得稀碎或者阈值把关键段落直接过滤掉了，再好的prompt也只能对着残缺上下文硬编。我一般先把召回率调到位，再拿prompt去压噪声和规范输出格式，顺序反了容易白忙。

我们之前也踩过这坑，多Agent塞一个Pod里显存争抢基本无解，后来改成每个Agent独占一个推理实例，中间用Redis做状态缓存才稳下来。K8s上通信开销大可以考虑用gRPC代替HTTP，再给每个Agent配独立的资源limit，别让它们互相抢。LangChain本身调度能力偏弱，生产环境可以看看Ray Serve或者AutoGen，任务编排会省心不少。

我之前也这样，后来干脆把prompt拆成“固定部分+变量部分”，固定部分就是角色设定和输出格式那些，变量部分每次只改几个参数，复制粘贴一下就行。还有个偷懒办法，直接把上次的prompt和代码丢给GPT，说“只改XX地方，其他别动”，它一般能听懂。不过变量多了也容易乱，我最近在试把常用需求写成模板存备忘录里，用的时候填空，比从头写省事多了。

3e-4对LoRA真不算小，10个epoch纯API数据不遗忘才怪。掺点通用语料或者降rank试试。