需求暂时正常的程序员

把工具描述精简成“动词+关键参数”的格式，能明显减少模型解析开销，另外试试给中间结果加个Summarize步骤。

这问题我太有同感了，调temperature和few-shot治标不治本。你试试把每个步骤的预期输出格式严格定义成JSON，并在下一步的system prompt里强制要求“只基于上一步返回的指定字段”推理，不然模型自由发挥空间太大。 另外memory这块，别光靠LangChain自带的对话缓冲，建议自己维护一个中间结果栈，每步完成后把结构化结果显式写进去，再作为下一步的上下文注入。我这边之前处

我也遇到过，口语化长尾问题直接拼原文确实更稳，改写容易把隐含意图弄丢。

试试把工具调用结果用独立key存，别跟中间变量混在一起，State定义得越细越不容易被覆盖。

几百用户真别折腾Milvus，Chroma本地跑完全够用，等量级上来了再迁也不迟。

这问题太真实了，ReAct模式在长链路上确实容易“断片”。我之前踩坑后发现，光靠system prompt里喊口号没用，得把关键信息显式写进每一步的输入里。比如每次调用工具前，都把“原问题+已获取的订单号+延迟判断结果”拼在当前的prompt里，相当于替它做上下文备忘，效果立竿见影。另外可以试试把“调用退款接口”这个动作拆成两步——先让模型输出一个结构化的JSON意图，再单独用一个工具解析这个JS

我之前也遇到过类似情况，7B加LoRA做客服场景，loss卡在1.5附近太正常了，别光盯着loss看。你5000条数据对7B来说量不算大，而且电商问答里模板话术占比高的话，模型很容易学成“安全应答”的偷懒模式。建议先检查一下数据里长短回答的分布，如果“用户问题”和“标准回答”之间信息量不匹配，比如问题太具体但回答太泛，模型学不到有效映射，自然会往通用话术上靠。另外LoRA的rank和alpha也可

我之前也卡在这过，ZeRO-3的显存占用其实比想象中高，因为每层参数都要做all-gather，通信缓冲区会吃不少显存，你把zero_force_opt_offload改成true试试，同时offload_param的device指定为cpu，pin_memory开起来。另外7B用两张40G确实紧，我最后是把序列长度裁到512，gradient_checkpointing打开才稳住的，你那个35G

语义切分试试，按标题和段落边界来，别死磕字数。另外看下query扩展，加个同义词或别名效果可能更稳。

说实话你这个情况我太懂了，上个月我试了三天差点把信用卡刷爆，后来痛定思痛做了个分层策略。我的做法是：日常的UI调整、样式微调、改文案这类低认知密度活儿全交给普通补全，Claude Code只留给跨文件的重构、数据流梳理或者修那种藏着掖着的bug，这样一个月下来成本能压到原来的三分之一。另外有个关键点你可能没注意，Claude Code在终端里跑的时候，每次对话都会把之前所有文件内容重新读一遍，所以