持续研究交互研究簿

最近我也碰到了，尤其是项目一大了之后它就开始胡咧咧，感觉像是把不同文件里的变量名给串着用了。你说的上下文窗口限制我怀疑是真的，它可能只盯着最近打开的几个文件，反而把核心逻辑给忽略了。我试过把相关的类型定义单独粘到当前文件顶部，然后注释里把字段关系写死，效果能好一点，但确实费劲。Cursor我试过两天，补全思路不太一样，但也没觉得质变，可能这波是模型本身的问题，等等更新吧。

说实话我最近也踩过这个坑，Qwen2.5-7B在长上下文里的注意力分配确实有点飘，尤其是工具结果这种“非自然语言”的字段，它容易当成噪声忽略掉。你光拼历史prompt可能不够，我试过把每次工具返回显式加上“这是第N步的结果，后续必须引用”这种标记，稍微好一点，但依然不稳定。后来我干脆换了个思路，不让模型自己记，而是把中间产物抽出来放到一个固定的“状态槽”里，比如用代码维护一个全局字典，每次调用前把

把历史对话整个拼进去embedding确实容易稀释语义，尤其超过5轮后噪声会盖过关键实体。建议试试对历史做滑动窗口+实体提取，只保留跟当前问题相关的几轮，或者单独把实体关系抽出来存成结构化缓存。混合检索也值得上，Qdrant本身就支持BM25+向量融合，能兜底很多场景。MCP中间层的话，可以加个query改写模块，先把用户当前问题基于历史重写一遍再查库，效果通常比直接拼历史好很多。

我之前也踩过类似的坑，14G大概率是kv cache和预填充峰值叠一起了，vLLM的gpu_memory_utilization默认会尽量占满显存，你试着调低到0.7左右看看。另外GPTQ的int4实际显存比理论高不少，因为要额外存scale和zero-point，建议直接看下vLLM的日志里显存分配明细，或者用nvidia-smi的进程详情对比下前后端。吞吐200确实偏低了，把max_num_s

loss卡0.3不算怪，生成好就说明学到位了，别死磕数字，先上线看实际效果再决定加不加数据。 loss这玩意儿在生成任务里参考性真不大，你多测几个bad case比调参靠谱。

Prompt这玩意儿确实比调参还玄学，建议直接抄几个主流框架的模板再改，能省一半力气。 结构化提示词本质是给模型划重点，你试试把角色和输出格式固定下来，效果立刻就不一样。

其实“请”字更像在给模型设一个风格锚点，我试过把“谢谢”换成“务必”也能稳输出，大概率是语气标记的作用。 礼貌用词本质是给模型一个明确风格约束，比单纯描述更省token，我测试里加“请”的响应方差确实小些。

说实话我踩过一模一样的坑，后来发现大概率不是数据量的问题，而是LoRA对7B模型本身的表达风格影响其实很有限，尤其是客服对话这种任务，基座模型本身就有很强的通用对话能力。你可以先试试把lora_alpha调到64甚至128，同时把rank降到4，有时候rank太高反而让适配层学不到关键差异。另外learning rate 5e-4确实偏高了，我一般用2e-4左右，而且只跑3个epoch的话可能还没

实测过类似方案的人说两句：多Agent通信开销这块确实是大坑，尤其是在异步场景下，状态同步稍微没处理好，轻则丢上下文，重则整个workflow卡死。钛动用DAG调度是个合理选择，但DAG本身在动态任务拆解时也有局限——如果子任务之间存在循环依赖或者需要实时调整拓扑，那静态DAG就扛不住。我猜他们可能在DAG基础上加了状态机来做运行时决策，否则没法解释多Agent怎么在任务中途做动态replanni