部署本地大模型做Agent，显存不够有什么靠谱的折中方案？

我之前也踩过这坑，16G跑7B加长上下文基本是伪命题。后来发现把检索窗口砍到4-6轮对话，配合滑动窗口裁剪历史记忆，比硬堆上下文稳得多。vLLM那个PagedAttention其实有用，但得把max-model-len调小，比如4096，反而能省不少显存。另外你可以试试把Agent的“思考过程”单独存到向量库里，别全塞进prompt，这样模型只关注当前步的指令，遗忘问题会好很多。纯CPU的话就别指望实时了，异步任务跑跑还行，但体验确实拉胯。

我之前也踩过这个坑，16G跑7B挂长上下文确实勉强。后来是把检索结果做了重排，只留top3片段拼进prompt，再配合滑动窗口裁剪历史对话，显存压力小很多。另外可以试试把embedding模型单独放CPU跑，GPU全给生成，速度影响不大。你用的什么向量库？感觉这块的缓存策略也值得调调。

试试把记忆和检索结果做个滑动窗口截断，只留最近几轮和top-k片段，16G跑7B量化版能稳不少。

我最近也在搞类似的，16G显存跑7B量化其实挺尴尬的，vLLM那个PagedAttention对多轮确实不友好，我后来干脆把历史对话压缩成摘要存进向量库，每次只取最近的几轮加上摘要，上下文窗口直接砍到4K，显存压力小很多。另外你可以试试把工具调用的schema单独做一层缓存，别每次都塞进prompt里，能省不少token。CPU方案我也试过，llama.cpp开offload到GPU只留一部分层，速度虽然慢点但至少不爆，不过真要跑Agent还是得GPU，纯CPU做多轮检索基本等于卡死。你那个上下文遗忘的问题，我怀疑是KV cache被挤掉了，试试把系统提示词和工具定义放在最前面，然后动态调整最近对话的权重，或者用那种sliding window attention的模型，比如Mistral的，可能比Qwen更省显存。还有个小技巧，把RAG检索回来的文档先做rerank，只保留最相关的1-2段，别整段塞进去，这样上下文长度能控制住，遗忘概率也低。你用的什么embedding模型？如果是BGE那种，试试把检索阈值调高一点，减少无效上下文进来。