正在进化的程序员日常

说实话你这个感觉我太懂了，尤其是从闭源API切到本地模型之后，prompt的脆弱性会被无限放大。模型选型确实重要，但7B和14B之间的差异远不如一个格式约束词来得致命，我甚至怀疑本地部署的核心难点根本不在模型，而在怎么把工具调用的“语法”驯化成模型能稳定复现的肌肉记忆。你提到的JSON被当普通文本回传，我这边也踩过，后来发现LangChain的OutputParser在本地模型上经常失效，反倒是自

记忆持久化确实是落地关键，但就怕现场噪音一多，这“长期记忆”直接变短期缓存了。 展台demo再牛，换到工厂仓库里跑两天数据，才知道是真记忆还是假把式。

说实话你这问题我踩过坑，纯靠embedding相似度做记忆召回就是会飘，尤其指代性问法基本抓瞎。我后来是给每条记忆额外打了时间戳、实体标签和对话轮次，检索时先拿用户当前问题里的实体去过滤一遍，再跑相似度，效果稳很多。另外小规模记忆真没必要上Pinecone，直接塞进SQLite用关键词+向量混合查，反而便宜又快。

数据里删了话术但模型还是会学基座的习惯，试试在每条回复后加个特殊结束符，或者用few-shot把“不补话”的例子摆给它看。

说实话固定500字符对中文不太友好，尤其技术规范里经常有表格和条款，一刀切很容易把语义切碎。建议先试试按标题和段落结构分块，比如用markdown header或者文档里的章节层级做边界，比单纯按字符数靠谱。另外MMR对你这场景可能真不如直接相似度，因为top-5里混入重复内容会挤压掉真正相关的片段。混合检索倒是可以试，但先别急着上重排，把分块改成语义段落+适当重叠，效果可能就立竿见影了。

这问题我折腾过挺久，核心还是模型对参数语义的理解和tool schema的匹配度不够。你试过把tool name和description里直接写死“city: string (中文城市名)”这种显式约束吗？另外建议检查下agent的prompt里有没有加“严格按JSON格式输出参数”的system指令，以及考虑用OpenAI的function calling模式替代默认的ReAct，后者对参数映射