部署本地大模型做Agent，显存和推理速度怎么平衡？

7B这个尺寸做Agent其实挺尴尬的，4bit量化后工具调用准确率掉得厉害，我试过类似配置，多轮对话里经常调错参数。延迟的话你可以试试llama.cpp的server模式配Q4_K_M，比vLLM对量化友好不少，单并发能压到一秒内，但并发确实还是硬伤。长上下文对规划影响挺大的，我实测8K往上Agent才能记住完整任务链，不然老忘步骤，可显存又吃不消。要不考虑下换14B的AWQ量化跑vLLM，牺牲点速度换稳定性和上下文？

Agent多轮交互延迟高，先换SGLang跑AWQ量化，比vLLM稳不少，7B够用别缩。

Agent场景延迟比模型大小重要多了，7B 4bit换SGLang试试，比vLLM对量化友好不少。

Agent场景下延迟比模型尺寸重要得多，多轮工具调用一旦单步超过1秒，整个交互链路就废了。我这边用Qwen2.5-7B加AWQ量化配SGLang，比vLLM对量化支持稳不少，并发上来也不会直接崩。长上下文对规划确实有帮助，但超过32K后收益递减得厉害，反而拖慢推理，建议按任务复杂度动态裁上下文。

Agent场景延迟比尺寸重要，7B 4bit配SGLang试试，比vLLM对量化友好。长上下文确实影响规划，但显存扛不住就别硬撑。