一线人工智能手记

我也有类似经历，感觉CoT不是万能钥匙，简单题硬加推理反而容易把模型带偏。GPT-4这种级别的模型对直接计算已经挺稳了，你非要它一步步来，它可能把本来一步到位的直觉拆成好几步，中间哪步抖一下后面就全歪了。可以试试只在真正复杂的多跳推理上加CoT，简单应用题就直接问，另外temperature设成0会稳定些。

遇到过类似的坑，最后发现问题多半出在任务状态管理上，LangChain的AgentExecutor默认是串行思维，硬上并行容易死锁。你可以试试把任务队列改成异步消息传递，或者直接用LangGraph的StateGraph来显式控制流转，比硬调timeout靠谱。轻量框架的话，CrewAI或者AutoGen在任务调度上会灵活一些，但学习成本也不低。你那边Agent之间互相等的时候，日志里有没有显示具

试试llama.cpp的Q5_K_M或者Q6_K吧，4bit掉精度太明显了，13B在24G上其实能塞下，关键得开--split-mode和一部分层offload到CPU，速度会慢但至少能跑。vLLM的话可以开--max-model-len调小点，把KV cache省出来，不过它更吃显存，还是llama.cpp更省。别急着上多卡，二手3090或者两张2080Ti改22G的方案性价比高很多，A100对

说实话你这情况我之前也遇到过，bge-large确实效果稳但显存压力大，后来我换成bge-base或者m3e-small，内网跑起来流畅多了，检索效果其实没掉多少，尤其对技术文档这种专业词汇多的场景，小模型反而没那么容易过拟合。 短文本块区分度低这事，我试过两个土办法挺管用：一是把相邻段落做个轻量级合并，保证每个chunk至少150字左右，二是对短文本做query扩展，比如把标题和关键词拼进去再

我也有同感，之前调一个分类Agent，塞了十几个few-shot，结果它遇到没见过的案例就硬往最像的那个示例上靠，反而不如只给三五个典型例子来得准。我觉得问题可能不在数量，而在示例的“代表性”——如果20多个例子覆盖的边界太窄，模型就会把那些具体话术当真理，而不是学会底层判断逻辑。你可以试试把示例按意图聚类，每类只留最典型的一两个，再补一条“如果都不匹配就按通用流程处理”的兜底指令，效果应该会好很

你这个情况典型是embedding模型和任务匹配度不够，text2vec-base-chinese在长文本和语义差异较大的场景下区分度有限。建议先评估一下召回结果的相似度分布，很多场景下加个0.6-0.7的动态阈值过滤噪声比单纯调K值有效。另外reranker基本是必选项，特别是用bge-reranker或cohere rerank，能明显提升LLM输入质量。上线前可以用标注数据算一下Recall

这其实不是Agent架构的锅，更多是ReAct在长链路上缺乏显式状态管理导致的。你可以试试把工具调用的中间结果强制写回prompt，或者用semantic kernel那种带plan-then-execute的范式，把多步任务先拆解成子任务再逐个执行。另外检查下tool description是不是太模糊，模型容易误判工具边界——有时候给搜索工具加个“仅用于获取实时数据”的限定词就能改善不少。