PyTorch和TensorFlow来回横跳快吐了，到底该深耕哪个？

说实话你这个问题我太有共鸣了，尤其最后那句“被折腾累了”简直说到心坎里。我自己的经验是，如果你核心方向是Agent或者研究型项目，那PyTorch基本是绕不开的，现在学术圈和开源社区的新东西几乎都是torch优先，TF那边就算有对应实现也经常慢半拍。但公司线上服务是TF的话，硬转确实痛苦，我建议你别想着彻底放弃谁，而是把转换流程固定下来，比如只保留一小部分核心模型用TF serving，其他新模型的实验和迭代全放torch，最后用triton server这种中间层同时加载两种格式，别自己跟ONNX算子死磕。至于互转工具，除了ONNX，可以试试torch2trt或者tf2onnx的维护版，但说实话算子兼容性还得看具体模型，有些自定义op真的无解，不如在架构设计上就避开那些特殊的层。另外，如果公司允许，长期看把线上服务逐步迁到triton或者直接上torchserve，省下来的时间绝对值得。反正别在“哪个更好”上内耗，先把手头任务跑通，再慢慢用新项目倒逼基础设施切换，不然真的会吐。

说实话你这个处境我太懂了，两边来回切最消耗精力。如果Agent方向是主线，PyTorch的生态优势短期内真不是TF能追上的，建议干脆以torch为主力，线上部署用TorchServe或者转成ONNX Runtime，别死磕SavedModel。至于互转，可以试试MMdnn或者直接走TorchScript再到ONNX，但转不过去的算子就别硬刚了，改写成兼容层或者用子图替换更省心。公司那套老TF服务，要么抽个时间用gRPC包一层新模型，要么就让它先跑着，新项目别再往TF里跳坑了。