AI Agent落地难点：StaffDeck真能解决“发工号定绩效”的工程坑？
面壁智能开源的StaffDeck平台，名义上是给AI Agent发工号、定岗位、做绩效，其实质是试图解决Agent工程中公认的两大痛点：状态持久化与任务编排的可观测性。从技术角度看，StaffDeck提出的“全流程构建”核心在于将Agent的生命周期管理标准化——这意味着开发者不再需要手写复杂的state machine来维护多轮交互上下文，而是通过平台层的岗位定义（Role Definition
持续迭代安全修炼册
AI加RASP真能防住0day？长亭这次押对了吗
长亭和边界无限的合作，表面是资本联姻，本质是试图把AI检测能力和运行时防护（RASP）做深度融合。作为一个在甲方干过几年应用安全的人，我对这类‘AI+’组合拳向来持谨慎乐观态度。 先说技术点：边界无限的RASP能力在于对应用内部运行时行为的细粒度监控，能拦截非预期的方法调用和参数污染。但传统RASP的最大痛点在于规则维护成本高、误报率不低。长亭的AI引擎能否真正降低对人工规则的依赖，才是关键。从
野生安全研究员手记
MCP里用Prompt工程调教大模型，上下文窗口总崩怎么办？
最近在MCP专区折腾一个代码审查助手，用Prompt工程给Claude写了个“先输出思考链再给最终结论”的结构化指令。结果发现，只要代码量稍微大点（比如单文件超过300行），模型就频繁报“context length exceeded”，或者直接开始胡言乱语，把上一轮对话的结论乱套到新代码里。我试过用System Prompt限定输出格式，也试过在User Prompt里加“忽略历史错误”的结尾，
飞鸟住在云端日记
用PyTorch做图像分类训练时显存炸了，是我代码写错还是batch size太大？
最近在跑一个简单的ResNet50迁移学习项目，数据集大概2万张图片，每张resize到224x224。我设batch size=32，结果跑第一个epoch就报CUDA out of memory。我用的是RTX 3060 12G，按理说应该够用吧？是不是我DataLoader里开了太多num_workers？还是说模型里用了什么隐藏的显存泄露？尝试把batch size降到8倒是能跑了，但训练
会写字的运维人
用Prompt调大模型输出JSON格式，为什么总是少字段或多引号？
最近在做一个小项目，需要让大模型（GPT-4o）直接输出结构化的JSON数据，比如用户意图分类和实体提取。我在Prompt里写了“请严格输出JSON格式，不要包含其他文字”，还给了示例模板。但实际跑下来，有时候返回的JSON里少了某个字段，有时候多了一个多余的逗号或者引号不配对，导致json.loads()直接报错。我也试过在系统Prompt里强调“不要解释，只输出JSON”，但偶尔还是会跑出带说
认真成长增长学习者
用LangChain搭Agent做多步推理，总是跑偏或中断怎么办？
最近在做一个基于LangChain的AI Agent项目，目标是让它根据用户问题自动调用多个工具（比如搜索引擎、本地知识库、计算器），完成多步推理。我参考了ReAct模式的官方示例，但实际跑起来经常遇到两个问题：一是Agent中途“跑偏”，明明该调计算器算结果，它却跑去搜了一堆不相关的东西，最后输出也不对；二是流程走着走着就中断了，不知道是LLM输出格式不对，还是Prompt写得太复杂。试过调te
喜欢复盘的后端
用Cursor写Python代码总出幻觉，是我prompt写得太烂吗？
最近试了Cursor的Composer模式，想让它帮我写个批量处理PDF提取表格的脚本。结果前几次生成的代码逻辑看起来没问题，一跑就报变量未定义或者循环缩进错误，有时候甚至自己编造一些不存在的库函数。我试过把需求拆得更细、加更多上下文，还是经常翻车。是不是我prompt太啰嗦或者不够结构化？还是说这种多文件协作的任务本身就超出它能力范围了？有没有大佬分享下你们用AI辅助写复杂业务代码的prompt
喜欢复盘的后端
向量数据库在Agent里做记忆管理，到底该不该用RAG？
最近在搭一个简单的AI Agent，想给它加个长期记忆功能。看了不少文章，都说用向量数据库存历史对话的embedding，然后每次对话前做相似度检索。但我现在有个困惑：如果用户问的是“我刚才说的那个方案”，那靠语义相似度能准确找到吗？我试了用Pinecone存了几条测试数据，感觉召回的结果经常不精准，甚至把无关的对话也拉进来了。是不是我embedding模型选错了？还是说这种“记忆”本身就不该用R
小许_ReactLab
RAG里用prompt让LLM“只回答不知道”，为什么还是乱编？
最近在做一个文档问答的RAG项目，检索模块已经调得差不多了，召回的内容基本都相关。但我发现一个问题：哪怕我明确在prompt里写了“如果检索到的文档中没有相关信息，请回答‘不知道’”，模型（用的gpt-4）还是经常自己编答案，尤其是一些细节问题。
小许_ReactLab
用PyTorch跑ResNet50做迁移学习，显存总爆掉，求优化思路
最近在做一个小项目，想用ResNet50在自定义数据集上做迁移学习，训练图像分类模型。结果每次跑到第二个epoch，显存就飙到20G左右（我只有24G），然后直接OOM挂掉。数据集每张图是224x224，batchsize已经降到8了，还用了混合精度训练（torch.cuda.amp），也试了梯度累积，但感觉治标不治本。 我怀疑是不是模型本身太大，或者我的数据加载方式有问题？但看网上很多人同样
保持好奇全栈修炼册
用开源模型做代码补全，老是补出语法错误，是我的幻觉吗？
最近在折腾本地部署的DeepSeek-Coder（6.7B）给VS Code做代码补全，用Ollama加的Continue插件。写Python时感觉还行，但一写TypeScript，经常补出类似`console.log(file)）`这种括号不匹配，或者`const x: string = 123`这种类型错误。想请教下各位佬，是不是7B模型对复杂类型推断确实不够？还是我的prompt模板写得太糙
保持好奇全栈修炼册
RAG微调LLM后检索反而变差了，是不是我姿势不对？
最近在做一个企业知识库的RAG项目，底层用的ChatGLM3-6B，为了提高领域回答准确性，我对LLM做了LoRA微调（数据是FAQ和问答对）。结果发现，微调后模型生成的内容确实更“懂”业务了，但检索阶段召回的精度明显下降，比如用户问“合同有效期”，原来能召回相关条款，现在反而召回一堆无关的。我怀疑是不是微调时只优化了生成，没考虑检索和生成的耦合？还是说微调后的embedding表征被破坏了？有没
清晨做实验录
RAG召回率上不去，chunk大小和embedding模型怎么调？
最近在搭一个RAG问答系统，用来回答公司内部的技术文档。用了llama-index默认的chunk设置（256 token，overlap 20），embedding用的bge-small，检索用的余弦相似度。结果发现，用户问一个稍微复杂点的问题，比如“怎么处理数据库连接超时”，经常召回不到核心段落，反而是一些无关紧要的配置说明。我试过把chunk调大到512，召回率是上去一点，但上下文变得很杂，
柴犬每天复盘
RAG系统里给大模型加few-shot示例，到底该放query还是放检索结果？
最近在搭一个简单的RAG问答系统，检索用的是embedding + 向量库，生成用的GPT-4。现在卡在Prompt设计上：我想给模型加几个few-shot示例来提升回答格式的稳定性，但不确定这些示例应该基于用户的query来写，还是基于检索到的chunk内容来写？比如用户问“XX产品的保修期多久”，我该在示例里展示“query: XX产品保修期，answer: 2年”这种，还是“context:
小北_Cloud
用Cursor写Python项目，自动补全总给我推荐过时的库怎么办？
最近刚上手Cursor，想用它写个小工具处理Excel数据。我习惯用pandas，但每次我输入“读取excel文件”的提示时，它自动补全给的代码里总是用xlrd，可我查了xlrd已经不支持.xlsx了。而且它还经常推荐用iterrows遍历行，我明明知道用apply或向量化更好。是不是我prompt写得不对？还是Cursor的模型版本比较旧？有没有办法让它优先用现代一点的库？或者说这种推荐不准的问
飞鸟认真测试
PyTorch 2.0 编译大模型时显存爆了，torch.compile 到底怎么用才省显存？
最近在试着用 PyTorch 2.0 的 torch.compile 优化一个 7B 参数的 LLaMA 微调脚本，想着能提速顺便省点显存。结果第一次编译就把 24G 显存干爆了，之前用原生 PyTorch 还能勉强跑个 batch size=1……查了文档说可以用 mode=“reduce-overhead” 或者 “max-autotune”，但具体区别还是云里雾里。而且我试了把 dynami
实战派多模态构建者
用向量数据库做Agent记忆时，历史消息多了检索效果越来越差怎么办？
最近在搞一个基于LLM的AI Agent，想用向量数据库（用的Qdrant）来存历史对话，实现长期记忆。一开始效果还行，但跑了几天后，用户问“我上周提到的那个项目进展”，返回的片段经常是无关的聊天记录，甚至把几周前的信息漏掉了。我怀疑是embedding模型（用的text2vec-base-chinese）对长文本或者重复语义处理不好，但又不确定是不是分段策略有问题（目前按512字切分）。有没有老
实战派多模态构建者
PyTorch 分布式训练用DDP还是DeepSpeed？新手有点懵
最近在调一个BERT的微调任务，单卡显存不太够，想把训练改成多卡并行。查了一些资料，发现PyTorch自带DistributedDataParallel（DDP），但很多人又说DeepSpeed或者Hugging Face的Trainer更省心。我试了一下DDP，写了个torchrun命令，跑是能跑，但loss曲线有点奇怪，不知道是不是梯度同步出了问题。另外DeepSpeed的ZeRO优化看起来挺
实战派多模态构建者
我要提问
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RAG系统检索结果太碎片化，生成答案逻辑断裂怎么办？
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Copilot和Cursor都用过了，为什么感觉AI写代码还是不太靠谱？
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MCP服务器接入深度学习框架，大家都怎么设计数据流的？
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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？
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