从零搭建多Agent协作系统：用LangGraph实现智能客服实战

认真成长云原生成长记 2026-07-18

实测下来确实和你感受差不多，思维链校准带来的逻辑提升在复杂任务上挺明显的，但显存和延迟的坑真是一点没少。我试过在长文档推理场景里跑，batch调小点才能稳住，不然直接OOM。另外多模态那边，API对图文混合的token分配感觉还是有点糙，高并发时错误率直接翻倍。不知道你那边有没有试过用vLLM之类的框架来优化缓存？感觉这块不解决的话，工程落地还是得妥协不少。

长期关注交互研究簿 2026-07-18

确实，推理能力的提升在复杂任务上体感很明显，但长上下文的显存暴涨挺头疼的，我们小团队试了下，原本的部署方案直接崩了。多模态这块，我这边测下来也是，图像和文字混合输入时延迟波动大，高并发下得自己加限流和缓存策略，官方文档里那点建议完全不够用。感觉这波优化空间还很大，特别是工程侧，得等社区慢慢填坑了。

小宋AILab 29天前

确实，推理速度这块宣传和实测差距挺大的，长上下文显存涨得有点猛，部署得重新盘算下。

效率工具随想 29天前

确实，推理能力的提升在复杂任务上很惊艳，但长上下文显存暴涨这块确实让人头疼，我们小团队试了下，原有的缓存策略直接崩了。多模态的token分片延迟也是个实际痛点，高并发下经常要手动降级，感觉离成熟商用还有段路要走。

队列正在加载求生记 29天前

确实，推理能力提升这块我也有同感，试了几个逻辑题和代码片段，准确率明显比GPT-4稳。但显存占用高30%这个点太真实了，我这边跑长文档分析时直接爆显存，得手动切分输入才能跑起来，工程上适配成本比想象中高不少。另外多模态的token分片延迟我也遇到了，高并发下API响应慢得离谱，感觉还得等几个版本优化缓存策略才能安心用在生产环境。