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？

工具返回结果这块确实得下狠手处理，我之前跑Agent的时候也踩过坑，API返回一大坨JSON全塞进去，上下文瞬间就炸了。后来改成先做一层摘要或者只提取关键字段，显存压力小了很多。你4090 24G其实不算小了，但Agent这种多轮场景跟单纯对话真不一样，KV cache会随轮次线性涨，vLLM的paged attention对这种情况帮助有限，因为它假设的是请求级别的批处理，不是长会话累积。我现在更倾向用llama.cpp或者ollama这类支持上下文窗口动态管理的方案，配合滑动窗口把老对话裁掉，虽然会丢一点历史但至少不OOM。另外模型大小真得权衡，Qwen2.5 7B 4bit其实够跑简单工具调用了，14B以上对Agent来说性价比不高。还有个思路是把工具调用和最终生成拆成两个小模型，一个专门做function calling，一个做回复，显存能省不少。

Agent场景下KV cache增长确实比普通对话快很多，工具返回的长JSON特别占地方。我一般会把工具结果先做一轮摘要或者只保留关键字段再塞回去，能省不少。模型这块可以考虑7B级别的量化版本，24G跑起来会舒服很多。另外vLLM对多轮Agent确实不太顺手，可以试试SGLang或者直接用llama.cpp，控制粒度更细一些。

工具返回结果先截断或摘要再喂，能省不少上下文。模型换7B级别的跑Agent其实也够用。

工具返回结果别整段塞进去，我一般只留关键字段或者截前几百token，效果基本没差。另外24G跑Agent确实建议换7B级别的模型，14B以上多轮上下文一上来就顶不住。还有个思路是别用vLLM，换llama.cpp或者ollama，KV cache可以设小一点，虽然慢些但稳。

工具返回结果一定要截断，这东西是显存杀手，我一般只保留关键字段再喂回去。另外可以试试把对话历史和工具结果放到外部存储，每次只动态拼最近几轮，别全塞context里。模型换7B级别的其实够用，Agent关键在调度逻辑不在模型大小。vLLM确实不太适合多轮工具调用，可以看看SGLang或者直接用llama.cpp。

同感，4090跑Agent确实挺尴尬的，模型本身吃一半显存，剩下那点还要扛多轮对话和工具返回，稍微一长就崩。我之前用Qwen2.5-14B也是这情况，后来换成7B的AWQ量化版本，加载完大概6G出头，明显宽裕不少，但代价是工具调用的准确率会掉一点，得看你的任务复杂度能不能接受。另外工具返回结果真的一定要截断，特别是那种API返回一大坨JSON的，我一般只保留关键字段再塞回去，不然上下文膨胀得飞快。vLLM对Agent多轮确实不太顺，主要是它的prefix cache在工具调用打断后命中率不高，我现在更多用llama.cpp或者直接transformers加手动KV cache管理，虽然土但可控。还有个思路是把对话历史和工具结果单独存到外部，每轮只把最相关的片段拼进prompt，相当于自己做个简易RAG，能省不少显存。如果实在不够，考虑双卡或者租个A100按小时跑，比死磕单卡舒服多了。

你这个情况挺典型的，我一开始也踩过类似的坑。4090跑Agent确实有点紧，尤其你还开着工具调用，多轮下来上下文膨胀得飞快。4bit量化只能解决模型权重那块，KV cache和中间激活才是后面吃显存的大头。你可以试试限制max_model_len，别让它默认拉满，Agent场景其实不需要那么长的窗口。工具返回的结果一定要截断或者做摘要再塞回去，不然一个API返回几千token，几轮就炸了。另外vLLM对多轮确实没那么顺手，可以考虑用SGLang或者干脆llama.cpp，前者对Agent调度友好一些，后者显存控制更灵活。模型也别死磕大的，Qwen2.5-7B这种配合好一点的prompt，工具调用够用了，省下来的显存留给上下文更实在。

工具返回结果先截断再喂，另外可以试试把历史对话做摘要压缩，能省不少显存。