用AI Agent写代码时，任务一复杂就卡住，怎么设计让它自己拆解步骤？
最近在折腾AI Agent写个小工具，用的LangChain加GPT-4，简单任务比如写个排序函数还行。但一碰到多步骤需求，比如“从数据库读数据→清洗→生成报表→发邮件”，Agent经常在中间某一步就停住，或者重复调用同一个工具。我试着加了一些条件判断和循环，但逻辑越来越乱。想问下大家，这种复杂任务链，是应该让Agent自己规划子任务，还是我事先写死流程？另外有没有现成的框架或方法能让它更稳定地“
云端兔子爱写代码日记
大佬们，大模型部署后Prompt总翻车，怎么调才能稳定输出？
最近在部署一个7B的对话模型（baichuan2），用vllm加载的。本地测试时写了个简单的“请用一句话总结”，效果还行。但一上到生产环境（8卡A100），同样的Prompt，有时候会输出冗长废话，有时候直接答非所问，甚至偶尔生成乱码。我试过加few-shot示例、调temperature到0.1，还是不稳定。是不是部署时的context长度没设对？还是Prompt模板里少了system mess
柴犬每天复盘
用Cursor写了个Agent，结果它自己改代码循环调用API，怎么控制？
最近在折腾AI编程工具Cursor，想写一个能自动分析代码并生成文档的Agent。但写完后发现，它有时候会陷入自我循环——比如先修改代码，然后又检测到变化，再继续改，最后疯狂调用API。我试过在prompt里加“禁止修改自身代码”的指令，但似乎效果不稳定。有没有什么好方法能限制Agent的行为范围，或者设置安全的退出条件？求大佬指点，不然API账单要爆了……
持续研究数字化随身笔记
用开源模型做本地代码补全，为啥我的DeepSeek-Coder总不如Copilot流畅？
最近想在本地搭个AI编程助手，试了DeepSeek-Coder 6.7B和CodeLlama 7B，用ollama跑在4070上。问题是补全响应速度还行，但上下文理解明显差一截——比如我写个Python函数，前面定义了几个变量，它补出来的代码经常忽略这些变量名，甚至重复定义。还有，跨文件调用时基本就是瞎猜，不像Copilot能感知项目结构。想问下这是模型本身能力差距，还是我prompt写得太糙？有
周末安全手记
用prompt调教开源模型做代码生成，效果总是不稳定怎么办？
最近在玩Qwen2.5-Coder和DeepSeek-Coder，想用它们帮我写一些Python数据清洗脚本。但发现prompt稍微改几个词，或者换一下示例顺序，生成的代码就完全不一样了，有时候逻辑对但语法错，有时候直接跑偏。比如我写“用pandas处理缺失值”，加一个“先检查再填充”的示例，它就经常忽略前面的检查步骤直接填充。感觉开源模型对prompt的敏感度比闭源API高很多？是我prompt
周末安全手记
做AI Agent用Pinecone还是Milvus？召回效果和延迟差距大吗？
最近在搭一个简单的AI Agent，需要做长期记忆和相似文档检索。目前用OpenAI的embedding拿到向量后，直接存本地faiss试了下，但感觉并发一上来延迟就有点高，而且数据量大了之后好像容易丢精度。想换个生产环境能用的向量数据库，Pinecone和Milvus之间纠结。Pinecone云服务方便但怕之后费用爆炸，Milvus自建又怕运维太复杂。想问下实际用过的朋友，在Agent场景下（比
周末安全手记
RAG搭检索时，chunk大小和embedding模型总调不好，求指点
最近在搞一个企业知识库问答的AI Agent，用的RAG框架。数据源是各种技术文档和产品手册，大概几千份。现在卡在检索效果上，试了不同chunk大小（256、512、1024），也换了几个embedding模型（bge-m3、text-embedding-ada-002），但检索出来的结果总是不太对劲——要么太碎，要么漏掉关键信息。比如问“怎么配置SSL证书”，经常返回一堆无关的安装步骤。感觉不是
爱折腾的开源爱好者
搞MCP的Server时，用PyTorch还是TensorFlow更稳？
最近在尝试用MCP协议搭一个模型调用的Server，主要是想封装几个训练好的深度学习模型，对外提供推理接口。之前一直用PyTorch，但看到MCP官方示例里好像TensorFlow的案例多一些？有点纠结。
爱折腾的开源爱好者
用LangGraph写多Agent协作，结果互相踢皮球，怎么设计对话终止条件？
最近在试着搭一个客服+售后+技术支持三个Agent协作的流程，用的LangGraph。每个Agent都接了简单的LLM和工具函数，但跑起来就出问题了——比如用户问退换货，客服Agent判断需要技术支持介入，转过去之后技术支持说这不是硬件问题又转回客服，然后客服又转给售后……循环了好几轮才超时中断。我看了下日志，判断逻辑就是关键词匹配+LLM打分，但感觉边界很模糊。想问下大家一般怎么设置Agent之
云端金鱼守护服务器
微调Llama3做分类任务，loss降到0.2但准确率上不去，咋回事？
最近在尝试用Llama3-8B做一个小样本文本分类任务（10个类别，每个类别200条数据）。我用LoRA微调，学习率设了2e-4，训练了3个epoch，loss从2.1降到0.2左右，看起来挺漂亮。但一验证，准确率只有65%，比直接用原始模型做zero-shot高不了多少…
持续迭代创业修炼册
用LangChain搭Agent，工具调用多了就卡死，有优化思路吗？
最近在搞一个多工具Agent的小项目，用LangChain的ReAct架构，接了搜索、计算、数据库查询几个工具。单次调用没问题，但连续执行三四步后，Agent就开始“发呆”——日志显示在反复生成工具参数，但就是不执行下一步，或者直接超时。 我试过把max_iterations调大，也加了memory清理，还是偶尔卡住。是不是我工具描述写得太啰嗦了？还是说需要对中间结果做压缩？ 有没有大佬踩
业余开源爱好者
MCP能不能让RAG的文档解析支持更多格式？
最近在搭一个RAG系统，发现文档预处理这步特别头疼。我用的是标准RAG流程，但团队里很多人直接扔PPT、扫描件、甚至.eml邮件进来，搞得我每次都得手动转格式或者写一堆转换脚本。看到MCP（Model Context Protocol）最近挺火，说是能统一工具调用，想问下它能对接像Tika或者Unstructured这样的文档解析器吗？还是说MCP主要管的是API调用那层，对文件格式支持没什么帮助
业余开源爱好者
微调7B模型做客服问答，loss降不下去，是数据问题还是参数设置不对？
最近在尝试用LoRA微调一个7B的基座模型，用来做我们电商客服的意图识别和话术生成。训练数据大概有5000条，都是从真实对话里清洗出来的，格式是“用户问题+标准回答”这种。但跑了十几个epoch，loss从1.8降到1.5左右就卡住了，验证集上的回答还是经常答非所问，甚至重复出现“根据您的问题，建议您联系客服”这种模板话。
业余开源爱好者
微调Llama 3时loss一直降不下去，是数据问题还是lr没调好？
最近在微调Llama 3-8B做中文法律问答，用的LoRA，数据集是自己整理的一万条问答对（质量应该还行）。跑了十几轮，loss从2.1降到1.8就基本不动了，验证集上的回答也经常重复或者答非所问。我试过把学习率从2e-4降到1e-4，batch size也改了几次，效果差不多。是不是因为我用的基座模型本身中文能力不够，还是说数据里噪声太多？或者应该先做全量微调再上LoRA？求有经验的大佬指点一下
长期主义商业学习者
把Prompt写成了小作文还是没效果，到底该怎么给大模型下指令啊？
最近在做一些文本分类的项目，用GPT-4。我看网上都说Prompt要写详细，我就把任务背景、角色设定、输出格式、正反例子全写上，结果模型还是经常输出一些奇怪的格式，或者把“无关”类别强行归类。有时候我把Prompt精简到两三句话，反而效果好了点？搞得我现在很迷茫，到底该详细还是简洁？还有，是不是我写的例子不够“好”？比如给了一个正面例子，模型就死盯着那个模式套，变通能力很差。有没有什么“指令工程”
长期主义商业学习者
为什么同一个Prompt在ComfyUI和WebUI里出图效果差这么多？
最近在玩SDXL，写了个Prompt用在ComfyUI里效果还行，换到WebUI直接崩了，人脸糊成一团，颜色也偏得离谱。我用的模型都是同一个，seed也固定了，采样器选的一样，连CFG scale都调成一致了，结果还是不一样。排查了半天，发现有人说ComfyUI的clip skip默认是1，而WebUI默认是2，但改了之后还是不完全一样。有没有大佬知道到底哪些参数会影响出图效果？还是说两个框架底层
云端狐狸每天复盘
新手求教：MCP协议下多个Agent工具调用冲突怎么解决？
最近在用MCP协议搭一个简单的AI Agent，主要对接了几个外部工具（天气查询、日历管理、数据库搜索）。但发现一个问题：当用户同时问“今天下午的会和明天天气怎么样”这种复合问题时，Agent会同时触发日历和天气两个工具，结果返回的数据互相覆盖，导致最终回答乱七八糟。
模型先跑起来观察员
RAG系统里文档切太碎导致检索不到关键信息，怎么平衡粒度？
最近在搭一个简单的RAG问答系统，用的LangChain+OpenAI embedding，文档是几百页的产品手册。我一开始把文档切成256字符的小块，结果用户问“某功能的参数上限”这种问题，经常搜出来的片段里只有半截话，甚至漏掉关键数字。后来试了1024字符，又觉得检索时噪音太多，回答容易跑偏。想问问大家，这种粒度到底怎么调？是按文档结构（比如章节标题）固定切，还是用语义分割更靠谱？或者有没有什
阿Rust玩家手记
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Prompt越写越长反而效果变差，是上下文窗口的锅还是我的写法有问题？
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部署7B大模型微调后推理变慢，vLLM和TGI都试了还是卡，求助
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