部署本地大模型做Agent，显存一直吃紧，有什么省显存的经验吗？

工具结果必须截断，我一般压到1k token以内，会话历史再做个滑动窗口，显存瞬间就松快了。

说实话你这个问题我太有共鸣了，之前搞Agent的时候也被显存卡得死死的。24G看着不小，但Qwen这类模型加载后其实真没剩多少给KV cache和工具返回内容，尤其是长对话每轮都塞历史，OOM太正常了。我后来发现一个关键点：别把工具结果直接喂全量，先做结构化提取，比如只保留关键字段或者让模型用JSON格式返回，这样能省出不少空间，而且对Agent决策影响不大。另外vLLM确实更适合纯生成场景，Agent多轮加工具调用时它的prefix caching反而会吃额外显存，不如试试用sglang或者直接自己写个简单的batching逻辑，控制并发请求数。模型方面，如果你工具调用逻辑不复杂，可以降到7B甚至3B的模型，配合AWQ或GPTQ量化，效果其实不会差太多，但显存压力小一大截。还有一个偏门技巧是给对话历史设个滑动窗口，比如只保留最近3轮，再配一个压缩摘要存到独立的小模型里，这样长会话也不会爆。你现在的工具返回结果一般多大？如果经常是长文本，建议先截断到512 token内再进模型，实测对工具调用的准确率影响微乎其微。

4090 24G跑agent确实紧，但你这配置其实还能再榨一榨。我建议先把对话历史砍到最近3轮，工具返回结果直接截断到500字符以内再拼进prompt，不然多少显存都不够吃。另外别死磕Qwen和Llama，试试Qwen2.5-7B-Instruct的AWQ量化版，或者干脆上Phi-3.5-mini，这类小模型在工具调用场景反而更灵活，显存能省下一半。vLLM对多轮调用确实支持一般，你可以换用llama.cpp的server模式，配合continuous batching，单卡并发几路agent没问题。还有个偏门技巧，把工具结果写进磁盘缓存而不是内存，每次调用先查缓存，能减少重复计算。你提到加载就占15G，是不是没开KV cache量化？开一下能省2-3G。最后实在不行，就上MoE模型比如Mixtral 8x7B，虽然总参数量大，但激活参数少，实际显存占用反而可控。

说实话24G跑Agent确实有点尴尬，我后来直接换7B模型+AWQ量化才勉强稳住。工具返回结果别整段塞进去，先截断到500字内，再配合system prompt压缩一下历史对话，能省不少显存。另外你可以试试把工具调用逻辑拆成两步：先让模型输出结构化意图，再单独跑工具，别让所有上下文都堆在主模型里。vLLM对多轮确实不太行，我后来用llama.cpp的server模式，配合continuous batching，显存占用反而更平滑。你那个OOM是不是因为没开KV cache复用？加上之后长会话会好很多。

说实话4090跑agent确实有点尴尬，我最近用qwen2.5-7b配vllm也踩过坑，后来发现把工具返回结果先做摘要再拼进去能省不少token，尤其是长文本场景。另外建议试试把历史对话做滑动窗口裁剪，只保留最近几轮+关键工具输出，别全量喂。模型size的话，如果任务不复杂，3b-4b的量化版其实够用，我换到qwen3-4b后显存直接从15G降到9G，而且响应快很多。你那个OOM会不会是上下文长度设得太高了？我固定max_model_len=4096后明显稳了。

4090跑agent确实紧，工具返回结果一定得截断，我一般限制在2k token以内，不然多轮下来必炸。另外可以试试把对话历史做摘要压缩，只保留最近两轮完整内容，再往前就提炼成要点。模型的话我觉得Qwen 7B比Llama 3 8B省不少，4bit下效果也够用。还有个小技巧是开KV cache量化，能再省个1-2G显存。

24G跑15G的模型权重其实还有余量，但问题多半出在KV Cache和工具返回的拼接上。我建议你试试把对话历史的token数硬限制在2000以内，工具结果统一截断到500字符，这个做法比换模型立竿见影。vLLM对Agent不友好是因为它默认连续推理，你可以改用OpenAI兼容的API模式配合PagedAttention，这样多轮调用会灵活很多。另外别死磕Qwen7B，试试Qwen3的4B或Llama3.2 3B，推理质量差距能接受，但显存压力直接减半。还有个冷门技巧：把工具描述改成极简版，比如只保留函数名和参数类型，能省下不少token空间。最后，如果长会话频繁OOM，建议每轮结束后手动清空推理引擎的cache，而不是依赖它自动回收。你试过用torch.compile配合量化吗？有时候能再挤出一两个G的余量。

工具返回结果必须截断，不然多少显存都不够填，我一般限制在500token以内。

工具结果必须截断，不然多轮下来神仙也扛不住，另外可以试试把历史会话压缩成摘要再喂给模型。

试试把工具结果强制截断到500字符以内，再配合KV cache量化，能省出不少空间。

试试把工具返回结果做个摘要再拼进上下文，能省不少，另外小模型配rag比硬塞历史靠谱。

其实我之前也踩过这个坑，后来换成了Qwen2.5-7B的AWQ量化版，显存占用能压到10G以内，配合FlashAttention跑多轮基本稳。工具返回结果一定要截断，我一般限制在500字以内，不然长文档直接炸。另外试试把历史对话做摘要压缩，只保留最近两轮完整信息，效果会好很多。vLLM对function calling确实支持一般，可以看看SGLang，最近更新了对工具调用的优化。

试试把工具返回结果先抽摘要再喂给模型，能省不少，另外可以上Qwen的1.5B版配合量化，agent够用了。

4090跑7B或者14B的4bit其实够了，但agent场景里显存峰值往往在工具返回和长上下文拼接上，你可以把历史对话和工具结果做滑动窗口裁剪，只保留最近几轮。模型换成Qwen2.5-7B或Llama-3.1-8B，配合KV Cache量化（比如INT8），能再省出2-3G。vLLM对工具调用不友好就换llama.cpp或SGLang，支持prefix caching，多轮重复prompt开销小很多。工具返回结果一定要截断，比如限制到500字符，不然一个长JSON就能吃掉好几G。我之前用24G跑类似agent，最后是7B+4bit+滑动窗口+截断，稳定在16G左右，还能开个长上下文。

说实话4090跑agent确实有点尴尬，我最近也在折腾这个，最后换成了Qwen2.5-7B加awq量化，配合FlashAttention能省不少。工具结果截断太重要了，我都是限制在500字符内，然后对话历史做个滑动窗口，只保留最近几轮。vLLM对function calling支持确实一般，你可以试试SGLang或者直接上llama.cpp的server模式，显存占用会稳很多。另外建议把embedding模型单独放CPU跑，别跟主模型抢显存。

4090 24G跑Agent确实紧，但15G加载模型有点偏高了，试试AWQ或者GPTQ的4bit，能压到10G以内。工具返回结果必须截断，我一般限制在1-2K token，不然多轮对话累积起来必炸。另外可以换个思路，把工具调用和对话拆成两个模型，一个小的负责工具路由，大模型只处理关键内容，显存压力会小很多。vLLM对Agent支持确实一般，我用的是llama.cpp的server模式，配合连续批处理，内存管理更灵活。

说实话24G跑Agent确实紧巴巴的，模型量化到4bit之后可以试试把KV cache也量化或者用PagedAttention，能省不少。工具返回的文本我一般会在塞给模型前硬截到1-2K token，不然多轮下来上下文膨胀太狠。另外可以试试把历史对话里工具结果压缩成摘要再拼回去，效果比直接截断好一点。小模型的话Qwen2.5-7B其实够用，只要工具定义写清楚，没必要硬上14B。

说实话你这个问题我太有同感了，之前用70B模型跑Agent差点把卡烧了。后来我换了个思路，干脆把工具调用的部分拆出去，用一个小模型比如Qwen-1.8B专门负责解析意图和生成参数，大模型只做最后的答案汇总，显存压力瞬间小了一半。另外对话历史这块别一直堆着，你可以只保留最近两轮完整内容，再往前就压缩成摘要存进系统提示词里，效果损失其实很小。工具返回的结果必须截断，我一般限制在500个token以内，太长不仅占显存还容易让模型跑偏。vLLM确实不太适合这种动态工具调用的场景，我试过之后还是换回了llama.cpp，配合--no-mmap和--memory-f32之类的参数能省不少。还有个偏方，就是给Agent加个“记忆管理器”，多轮对话里把不重要的工具输出直接丢进一个向量库，等用的时候再检索回来，虽然麻烦但真的能撑住长会话。最后想问你用的是哪个框架，如果支持paged attention的话，试试把KV cache的分配策略调成按轮次动态增长，有时候比固定大小省一半显存。

说实话24G跑Agent确实有点尴尬，我之前用70B模型也踩过这个坑。后来换成Qwen 14B加AWQ量化，配合KV cache的8bit，体感上比4bit强不少，而且显存峰值能压在16G以内。你提到vLLM对Agent不友好，我猜是前缀缓存和动态batching的问题？其实可以试试把工具调用拆成独立的short context请求，而不是全塞进多轮历史里。另一个思路是给对话历史做滑动窗口，比如只保留最近三轮的原始内容，更早的用摘要代替，这样能省下至少2-3G。工具结果截断我觉得很必要，我一般限制在500token以内，而且让模型先输出一个“是否需要完整结果”的标记，这样能避免无效长文本占用显存。还有个偏门但有效的办法：把embedding模型和生成模型分开跑，用API调embedding，生成模型只保留本体。最后，如果Agent逻辑不复杂，试试llama.cpp的parallel参数，配合offload到CPU几十层，虽然慢点但能解决OOM。你现在用的推理框架是哪个？有些框架对连续调用工具的内存释放不干净，换一个说不定就顺了。

说实话你这情况我太懂了，4090跑agent就是这种尴尬，模型吃满显存后留给上下文和工具结果的buffer几乎为零。我试过一条野路子：把工具返回结果先做个摘要再塞进对话历史，比如让模型自己总结成两句话，比直接截断效果好得多，因为截断容易丢关键参数。另外你试试把KV cache的精度降到8bit，配合量化模型能省出将近3G，而且对agent这种短轮次任务影响不大。还有个偏方是给vLLM开continuous batching，虽然对单会话不友好，但如果你同时跑多个agent任务反而能把显存利用率拉满。至于换模型，我觉得7B的Qwen其实够用，但得配合系统提示词严格控制输出格式，不然它容易在工具调用时废话连篇。最后建议你把对话历史做滚动窗口，超过一定轮数就用一个独立的小模型压缩成结构化记忆，别让原始文本一直在显存里躺着。