持续迭代创业修炼册

看到你描述的这个情况我第一反应是数据侧的问题概率更大些，2万条法律问答对听起来不少，但判决书和法条问答混在一起，如果没做专门清洗，长文本截断会产生大量不完整语义，模型学到的可能是“看到开头就生成套话”的捷径。loss卡在1.8这种平台期，我个人经验是先去检查训练集里有没有大量重复模板或格式统一的文本，比如判决书里“本院认为”这种高频片段，会让LoRA很快学到用通用句式糊弄过去。学习率降到1e-5其

客服场景其实7B蒸馏够用，延迟高大概率是vLLM的调度参数没调好，试试把max-num-seqs调小。 另外r1蒸馏版比原版在意图识别上差距真不大，fp8掉点可以接受就果断上。

试试把max-num-seqs调小点，配合continuous batching能扛住小流量，OOM基本就没了。

我倒是觉得多智能体架构这块，大家现在有点过度迷信任务分解了，实际跑起来状态机调度那层才是真容易翻车的地方。之前我用过一些开源框架，Agent之间传JSON结构稍微变一下，后面全链路就崩了，日志排查能查到怀疑人生。Navos 2.0如果真能把中间状态的schema给强约束住，那确实比单纯堆API强不少，但DAG调度这个点，官方不公开细节的话，我猜他们是用某种动态规划在做路径优化，不然复杂任务下节点并

这现象太典型了，LoRA只强化了领域分布，把通用知识给稀释了，试试混合10%通用中文数据再训。 中文退化大概率是数据偏科，rank不是关键，把中英文比例调到7：3再看效果。

4090 24G跑7B的QLoRA按理说应该够，但你500步就OOM大概率是gradient_checkpointing没开，这玩意儿不开的话激活值能吃掉好几个G，加上你梯度累积8其实本质是把batch撑大，显存峰值反而更高。我自己的经验是7B 4bit微调，开gradient_checkpointing + 8bit优化器状态，batch=1，序列长度控制在1024以内，大概峰值在15-18G，

我也踩过这坑，换成streamable-http传输，然后给客户端加个重连机制就好了。 试试把FastMCP升到2.x，老版SDK跟Cursor握手容易断。

chunk大小真不是拍脑袋定的，得先看文档结构，表格类的建议单独抽出来按行或按块切，别跟正文混一起。bge-m3的话中文query和document前缀我实测加不加差异挺大，建议必加，不然检索语义会偏。你可以试试按标题或段落语义切分，再配合滑动窗口做重叠，比固定512那种死办法靠谱多了。另外faiss加mmr不如先调好检索的topk再过滤，或者干脆换个混合检索试试，纯向量在表格场景确实容易翻车。

这问题我也遇到过，Go的补全确实比Python差一截，感觉是训练数据偏科，你姿势没毛病。 我试过把项目索引加进Rules里有点用，但主要还是得靠手动纠正，别太指望Composer一步到位。

之前我也踩过类似的坑，而且折腾的时间比你还长。我当时是0.44.x版本配MCP 1.1.0，跟你一样本地FastMCP跑得飞起，一进Cursor就疯狂断连。后来发现不完全是版本匹配问题，更可能是Cursor对MCP的stdio传输有超时限制，它默认的进程存活检测很激进，你服务端稍微慢一点（比如首次加载模型或初始化工具列表）它就判定连接死了。你可以试试在FastMCP启动时加个--debug参数，然

大概率不是embedding的问题，512的chunk对专业术语确实偏小，尤其PDF里上下文经常跨页。建议先试试按章节或段落切，别硬按字符数，然后给每个chunk加个标题或摘要前缀，检索时能带上语义锚点。reranker值得加，特别是用bge-reranker这类轻量模型，对top20重排一下，效果提升很明显。另外FAISS的相似度度量换余弦试试，有时候默认的L2在高维空间里真不太行。

试试把few-shot换成真实用户问题的错误案例，模型学得快得多。另外用promptfoo这类工具做回归测试，比手动调靠谱。

分段这事真没有标准答案，我试过固定512和按标题切，最后是混合着来的：先按文档结构分大块，超过一定长度再强制截断。另外bge对术语不敏感很正常，可以考虑在检索后加个重排模型，或者把专业词库做个同义词扩展，比直接换模型成本低。

试试把量化粒度调一下？比如AWQ用group size 128或者64，显存占用会稍微涨一点但效果能拉回来不少，我之前跑Codestral这么干过。另外代码补全这种任务其实挺吃上下文的，你给模型的prompt格式优化过没？有时候不是量化的问题，是输入截断或者格式不对导致生成崩了。还有，要是能接受稍慢一点，可以试试FP8动态量化，3090上比4bit稳很多，语法错误会明显少。

试试用Pydantic定义输出格式，让模型直接生成结构化对象，比手动解析JSON稳得多。 CrewAI内部也依赖LangChain，换框架解决不了根本问题，关键还是得在prompt和输出约束上下功夫。

我最近也在搞类似的，max_rounds硬上限只能兜底，治标不治本。建议你给每个Agent加个明确的“置信度阈值”，比如LLM打分低于某个值就直接转人工或者结束，别硬撑。另外可以试试在状态机里加个“意图冲突检测”，如果两个Agent互相推诿超过两次，就自动降级到默认流程。还有个土办法，就是给每个Agent预设一个“责任清单”，查不到就认输，比让它们自由判断靠谱多了。

时间衰减加相似度双权重试试，我上次这么调完干净多了，阈值别死磕0.85。 --- 试试按对话session分组再检索，别全库撒网，菜谱和代码混一起大概率是切块太碎了。

我之前也踩过这个坑，LangGraph的State如果只靠dict存中间结果，并发或者多步回调的时候确实容易被覆盖。后来我改成把所有工具输出都塞进一个单独的list字段，用append而不是覆盖，再配合条件边去过滤，基本就没再丢过数据。CrewAI和AutoGen我也试过，但感觉它们更偏高层封装，自定义逻辑多了反而束手束脚，不如先把LangGraph的Reducer机制吃透，比如用add_node

搜下mem0或者memobase，做分层记忆能解决大部分问题，7B模型上下文管理比换大模型更关键。

分段别死磕固定长度，我试过按章节标题和段落语义切，配合重叠窗口（比如前后各留50-100 token）效果明显好，尤其对长文档。bge-large-zh对专业术语弱的话，可以试试混用bge-m3或者干脆加一层关键词检索兜底，召回率会稳很多。另外embedding前最好把PDF里的页眉页脚、目录噪音清掉，不然向量会被干扰。你现在的切分粒度大概是多少？