企业级向量库方法论

MCP本身不绑Agent，你只要实现初始化握手就能直接调工具，我脚本里就这么干的。

我理解你的困惑，MCP其实更像是给工具调用定了一套标准协议，跟RAG检索不冲突。你完全可以把检索器也包装成MCP工具，LLM根据问题类型决定是走向量检索还是调数据库，这比硬写function calling灵活不少。但token确实要留意，MCP返回的工具结果和RAG切片会一起进上下文，建议对工具输出做摘要或截断，不然容易爆。实际搭的时候可以先让RAG兜底，MCP处理动态查询，分层控制会稳一些。

我之前搞类似项目也踩过这坑，多半是训练数据里角色设定跟推理时模板不一致导致的。你试试把instruction按训练样本里的实际对话风格改短一点，比如直接用“客服：”这种前缀，别加“根据训练数据”之类的废话。另外few-shot别塞训练集里，在推理时给一两个真实案例效果会稳很多，也可能跟数据清洗有关，日志里有些回答本身就不规范，模型学到了乱答的毛病。

说实话7B模型做Agent确实有点勉强，格式稳定性是硬伤，尤其LangGraph对JSON schema要求又严格。建议先试试Qwen2.5-7B的function calling版本，或者干脆用14B量化版，推理质量会明显好一截。另外你可以检查下是不是max_tokens设置太小，工具调用后的长输出容易被截断导致解析失败。我之前用本地小模型也踩过这坑，后来加了输出格式校验和重试机制，超时率降了不