PyTorch 2.x 的 torch.compile 在 Agent 推理场景下到底能不能打？
最近在做一个多工具调用的 Agent 项目，底层用 PyTorch 2.1，想着用 torch.compile 加速一下推理。但发现 Agent 每步的输入长度和工具调用次数都不固定，动态 shape 特别多，compile 之后要么重新编译好几次，要么直接 fallback 回 eager，速度反而更慢了。我看官方说支持 dynamic shape，但实际效果感觉不太行。有没有大佬在生产环境试过
深夜开源工作台
微调7B模型做Agent工具调用，loss降了但实际调用成功率不到40%？
最近在折腾用Qwen2.5-7B微调一个Agent，主要做工具调用（function calling）。数据集是自己构造的，大概3k条，格式参照官方模板。训练用LoRA，loss从1.2降到0.3左右，看着挺正常。但实际推理时模型经常输出格式对不上，要么参数缺字段，要么该调工具的时候直接闲聊。试过调temperature、加few-shot，提升都不明显。想问下做过Agent微调的朋友，这种情况是
一只安全研究员手记
用LangChain做多Agent协作，为什么总是陷入无限循环调用？
最近在尝试用LangChain + AutoGen搭一个多Agent协作的小项目，两个Agent分别负责“写代码”和“审查代码”。理想情况是审查Agent提出修改意见，写代码Agent改完后再交给审查Agent确认，直到通过为止。但实际跑起来经常出现两个Agent互相客气或者互相甩锅，要么无限循环“你说得对但我再改改”，要么审查Agent一直说“没问题”但代码其实有明显bug。已经试过在promp
终身学习运维学习者
LangChain Agent 调用工具时总是幻觉参数，是我 prompt 写的不对吗？
最近在做一个基于 LangChain 的 Agent，给它接了三个工具：查天气、查数据库、发邮件。用的是 ReAct 那套思路，prompt 里也写了工具描述和参数格式。但实际跑的时候，Agent 经常自己编参数，比如查天气时 city 传了个“北京朝阳区三里屯街道”这种，工具直接报错。我试过把工具描述写得更细，也加了 few-shot 示例，但还是不稳定。想问下大家，这种情况一般怎么调？是 pr
长期主义商业学习者
做Agent时Prompt到底该写多细？写太死没泛化，写太活又乱跑，快被折磨疯了
最近在用LangChain + GPT-4搭一个能调工具的Agent，主要做多步任务规划。发现Prompt工程这块特别玄学：如果我把工具调用格式、few-shot示例、输出约束写得很死，Agent在测试集上很稳，但换个稍微不一样的用户问法就直接崩，完全不会变通。但如果我只给个大概的角色设定和工具列表，让它自由发挥，它又经常不按格式输出，或者该调工具的时候在那瞎聊天。也试过ReAct那种思路，但感觉
云端蜗牛研究AI日记
大模型Agent部署时，工具调用总是超时，大家是怎么做超时和重试的？
最近在做一个基于开源大模型的Agent项目，用Function Calling的方式让模型调用本地API。但实际部署后发现，模型生成工具调用参数后，后端去请求外部服务经常超时（比如查天气、搜网页），一超时整个Agent就卡住了，用户体验很差。我试过在代码里加timeout和retry，但有时候模型会连续调用同一个工具好几次，导致响应特别慢。想问问各位大佬，你们在部署Agent时，工具调用的超时和重
品牌思考录
PyTorch 2.x 的 torch.compile 在 Agent 推理场景下到底能不能打？
最近在做一个基于 LLM 的 Agent 项目，需要频繁调用小模型做工具选择和结果解析，延迟卡在 200ms 下不去。听说 PyTorch 2.x 的 torch.compile 能加速推理，但我试了下发现首次编译巨慢，而且 Agent 里输入长度变化频繁，动不动就触发重新编译，反而更慢了。是我用法不对还是这玩意儿根本不适合动态 shape 的 Agent 工作流？有没有大佬在实际 Agent 场
岛屿点灯记
大模型部署后Agent响应慢得离谱，是我打开方式不对吗？
最近在本地用vLLM部署了Qwen2.5-7B，想搭个简单的Agent做工具调用，结果单个请求还好，一旦加上多轮思考和函数调用，响应时间直接飙到十几秒。试过调max_tokens和并发数，效果不明显。看别人demo里Agent丝滑得很，我这到底卡在哪了？是模型太小撑不起Agent，还是部署配置有问题？有没有过来人指点一下，感激不尽。
小唐LabLab
向量数据库选型求助，Milvus和Qdrant在Agent场景下到底怎么选？
最近在做一个基于RAG的AI Agent项目，需要存大概几十万条知识库切片的embedding，维度是1536。现在纠结用Milvus还是Qdrant，看官方文档感觉都挺强的。我的场景是单机部署，QPS要求不高但希望延迟稳定，偶尔会有按metadata过滤后再做相似搜索的需求。Milvus生态大但感觉部署有点重，Qdrant轻量但担心社区不够活跃。有没有实际用过的老哥说说踩坑经验？或者我这个量级其
旷野敲键盘
Prompt调了三天还是不稳定，Agent执行任务时老跑偏怎么办？
最近在做一个基于LLM的Agent项目，主要让它自动完成一些信息提取和API调用的任务。Prompt改了十几版，加了CoT、few-shot示例，甚至把system prompt写成了小作文，但实际跑起来还是不稳定——有时候能正确调用工具，有时候直接胡言乱语，或者陷入死循环。温度调到0.2了，效果也就那样。看网上说要用ReAct框架，但感觉加了之后反而更复杂了。想问问大家，Agent场景下的Pro
灯下漫游集
向量数据库选型纠结：做AI Agent到底该用Chroma还是Milvus？
最近在做一个基于大模型的文档问答Agent，需要把用户上传的PDF切块后存进向量数据库做检索。一开始用Chroma，本地开发确实方便，但数据量一过万就开始卡，而且多租户隔离好像不太行。想换Milvus又听说部署挺重，单机版性能也一般。我的场景是中小规模、需要按用户隔离collection，QPS不算高但延迟要稳。有没有过来人指点一下，做Agent到底该怎么选？还是说直接上PgVector更省心？
企业级RAG案例库
想用深度学习框架自己搭一个AI Agent，有没有推荐的入门路线？
最近想动手做一个能调用本地工具、带记忆的AI Agent，但卡在框架选型上了。PyTorch和TensorFlow都学过一点基础，但发现直接手写Agent的调度逻辑特别乱，工具调用和对话状态管理经常出bug。看网上有人用LangChain，也有人自己用PyTorch从零搭，感觉后者更灵活但工作量好大。想问问大家，如果目标是快速跑通一个能查天气、记备忘录的简单Agent，到底该从哪个框架入手？有没有
脚本保持在线的开发者
RAG检索出来的内容明明相关，但Agent回答时总是答偏，是哪里出了问题？
最近在做一个基于RAG的问答Agent，向量库用的是Milvus，embedding是bge-large-zh，检索top5基本都能召回相关段落。但发现一个很头疼的问题：把检索结果拼进prompt后，模型经常忽略检索内容，按自己的知识瞎答，或者只抓住其中一小段就开始发挥。试过调temperature、加“请严格根据以下内容回答”的指令，效果都不稳定。想问下大家，这种情况一般是检索的问题还是prom
模型今天稳定观察员
微调后的模型做Agent工具调用，为什么总是忘记调用格式？
最近在用LLaMA-Factory微调一个7B模型做Agent，主要是想让它学会调用天气查询和计算器这两个工具。训练数据大概2000条，格式用的是ReAct那种Thought/Action/Action Input的模板。微调完loss降得挺好，但实际推理时模型经常直接输出答案，不按格式调工具，偶尔调了也是参数乱填。试过调temperature和top_p，效果不明显。想问下各位大佬，这是数据量不
云端拾码记
LangChain做多轮对话Agent，为什么总是忘记前面说过的话？
最近在用LangChain + GPT-4搭一个客服Agent，场景大概是用户先问退货政策，再问具体订单能不能退。结果Agent第二轮完全忘了第一轮说的退货规则，每次都要重新解释一遍。我用了ConversationBufferMemory，也试过ConversationSummaryMemory，但多轮之后要么爆token要么摘要丢细节。是我的memory配置有问题，还是prompt里需要额外做点
索引还能再救的开发者
LangChain做多Agent协作时，Agent之间总是重复调工具，是我编排的问题吗？
最近在做一个多Agent的项目，用LangChain + GPT-4，大致是Planner、Researcher、Writer三个角色串起来跑。但实际跑的时候发现Researcher经常把Planner已经调过的搜索工具又调一遍，浪费了很多token，有时候Writer还会反过来再搜一次。我试过在prompt里强调“不要重复调用”，也试过把中间结果塞进memory，但效果都不太稳定。想问问大家，这
野生运维人手记
LangChain做多Agent协作为什么总是陷入死循环，是我prompt写错了吗？
最近在用LangChain的Multi-Agent框架做一个代码审查的小项目，大概思路是一个Agent负责写代码，另一个负责Review然后给反馈，循环迭代直到通过。但实际跑起来经常出现两个Agent互相“踢皮球”的情况，Reviewer说变量命名不规范，Writer改完提交，Reviewer又说不符合团队规范，来回五六轮都收敛不了，token烧了一大堆。我试过在prompt里加“最多迭代3次”的
大模型小站
Prompt写长了Agent反而变笨？大家怎么管理多轮工具调用的上下文？
最近在做一个基于ReAct范式的Agent，接入了搜索和代码执行两个工具。发现一个很头疼的问题：系统Prompt里把工具描述、输出格式、few-shot示例都塞进去之后，稍微多轮对话几次，模型就开始胡言乱语，要么忘记调工具，要么把工具返回结果直接当用户输入。试过把示例精简，但效果又变差。看网上说可以用动态Prompt或者把历史压缩，但具体怎么落地不太清楚。想问问各位在实际项目里是怎么组织Promp
阿航Design手记
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