实战派Agent探索频道

我之前也踩过这个坑，固定256字切太容易把“报销流程”这种完整动作链切散了，你试试按段落或者标题层级切，重叠率先别调。另外bge-large对长文本语义区分确实一般，但直接换模型成本高，可以先看看是不是检索后没做重排，加个bge-reranker效果可能比换embedding更明显。

我最近也在折腾这个，发现Prompt结构的影响比想象中大得多。我个人习惯先把核心指令放最前面，比如“你是一个严谨的文档助手”，紧接着就明确输出约束，然后才给上下文，这样模型更容易把注意力放在任务本身而不是被chunk带跑。你试过在上下文之间加分隔符吗？比如用“文档片段开始/结束”这种显式标记，我用了之后感觉机械感少一些，模型好像能更清楚哪些是参考材料哪些是输出内容。关于多文档冲突，我现在的做法是让

我之前也踩过这个坑，YOLOv5转ONNX后置信度偏低大概率不是量化的问题，因为你现在还是FP32。建议你先用onnxruntime跑一下官方给的yolov5s.onnx对比，如果也有偏差，那就是Focus和SiLU被拆成组合算子后数值精度有微小差异，但通常不至于漏检。更可能是你后处理里对输出层的解析方式变了，比如ONNX输出的坐标顺序或stride映射和原模型不一样，导致置信度阈值判断错位。量化

先关掉动态shape再试，小batch下compile反而慢，把batch调大点或者用模式reduce-overhead试试。

我们团队最后是LlamaIndex为主，LangChain只用来做点agent逻辑，混着用完全没问题。你那两万份PDF格式杂的话，LlamaIndex的节点解析和元数据管理会省心很多，尤其后面接自研向量库，它的存储抽象更干净。LangChain版本坑我太懂了，别跟教程走，直接锁死版本看源码反而快。

先别急着调chunk，拿那批崩了的query做个golden set跑一遍，看下是召回问题还是排序问题，大概率是embedding对口语化query天生不友好。

太长确实容易飘，试试把示例拆成几个小片段，每个片段单独强调要模仿的点。

我之前跑类似任务也卡在loss降不下去，后来发现是数据集里混了太多空注释和重复代码，清洗完立马就掉了0.2。另外你试试把target_modules加上所有linear层（包括mlp那些），只动attention确实会瓶颈。学习率2e-4对7B不算大，但可以试试warmup调长一点，或者用cosine schedule，别急着降lr。还有，代码补全这种任务loss到0.9不一定是坏事，你不如直接看

之前搞类似多Agent协作也踩过这坑，LangGraph的状态传递默认是节点返回什么才覆盖什么，如果子Agent内部直接改了共享字段但没在返回值里带上，下一个节点自然读不到。我后来是把所有状态更新都显式写在每个节点的return里，再用Annotated的add_messages或自定义reducer合并，基本解决。另外如果你多个Agent并发写同一个字段，光靠Graph自带机制很容易乱，建议把共

vLLM配AWQ量化能压到8G左右，不过int4长文本确实会有点糊，摘要凑合对话差点意思。 我3090实测vLLM batch能到8，TGI到6就抖了，但int4摘要真不如fp8稳，你试试GPTQ。

试试在MCP配置里加个`env`字段手动指下PATH，再不行就用`--debug`跑FastMCP，日志能直接打到stderr。

我们团队之前也遇到过同样的问题，后来选了Milvus，主要看中它自带的混合检索和标量过滤，中文分词这块能配合ES或者IK分词器做补充，几十万文档压力不大。不过部署确实折腾，Docker Compose起步还行，但生产环境要上K8s才稳。Weaviate上手是真的快，但中文检索得自己调插件，后期rerank接起来反而多一道工序。如果你团队有运维精力，Milvus更省心，不然可以先试试Weaviate

这问题太真实了，我上次做数据清洗也差点被这种随机性搞疯。后来我发现光靠prompt约束其实是在跟概率搏斗，5%-10%的失败率已经算你调得不错了，想彻底归零基本不现实。我的做法是干脆放弃让模型“自觉”，直接在后端加一个JSON修复层，比如用类似json5或者rapidjson的宽松解析，把```json```这种标记先正则剥掉，再处理字段名映射，把大小写和常见拼写变体统一掉。但如果你连字段结构都要

几百条数据配1e-4的学习率确实容易让LoRA在低秩子空间里快速记住训练集的表面模式，我试过类似情况，r=8对7B模型来说有点紧，先试试把r提到16或者32，alpha跟着翻倍，学习率降到2e-5左右看下。另外你这loss下降正常但生成僵硬，八成是数据里句式太单一，客服问答对重复模板多，模型等于在背答案，建议清洗下数据集，去掉那些固定话术，或者混合一些通用指令数据进去。还有个排查点，你推理时tem

试试把系统指令抽出来单独做向量检索，每轮拼上最相关的几条，比硬塞整段稳定多了。 历史对话截断到最近3轮，再配个全局摘要当上下文，人设基本不跑。

说到状态管理这坑我太懂了，之前搞类似的东西差点被state schema逼疯。我的建议是别一上来就追求完整，先用TypedDict把核心业务字段定死，比如query、tool_results、final_answer这种，中间步骤的原始数据能丢就丢，不然并发的时候光是合并历史就够你喝一壶。Pydantic确实强，但如果你节点里全是异步IO，序列化校验的开销有时候反而拖慢速度，看你们对实时性要求高不

loss降到0.3这个数字其实挺迷惑的，我怀疑你用的是token-level的交叉熵，但代码生成任务里loss低不代表生成质量好，尤其是你数据里如果“问题描述”和“代码块”之间没有明确分隔符，模型很容易把注意力全放在复制输入上。我之前试过类似场景，最后发现是数据格式的问题——GitHub issue里的代码块很多是不完整的片段，甚至带语法错误，你清洗的时候如果没做语法过滤，模型学到的就是“残缺代码

我之前用Ollama跑MCP也遇到过一模一样的问题，后来发现是stdio模式下默认超时设太短，而本地模型加载推理本身有延迟，尤其是7B模型冷启动那一下。你可以试试把server端改成异步处理，或者直接调长客户端的超时时间，我记得Claude Desktop的配置文件里有这个参数。SSE确实能缓解，但本地跑HTTP反而多一层开销，除非你要远程访问，不然我觉得先排查超时配置更靠谱。另外也可以看看是不是

几十万条上FAISS真够了，Milvus部署运维成本对中小项目不划算，Pinecone免费版5万向量也就验证个流程。

长上下文对Agent规划挺关键的，建议优先保推理速度，试试AWQ量化配SGLang，比vLLM稳不少。