商业案例库

短期记忆用滑动窗口管最近几轮，长期记忆抽关键信息存向量库，按任务触发召回就行。 轻量方案试试给每条记忆打时间戳和场景标签，清空策略就设成任务完成或超时自动丢。

我之前也踩过这个坑，后来干脆把项目进度单独存成一个JSON文件，每次写周报前让Agent先读文件再生成，比硬塞system prompt靠谱多了。你可以试试用LangChain的ConversationSummaryMemory，它会自动压缩历史对话，不过得定期手动清理一下，不然摘要也会越滚越乱。还有个土办法，把关键节点写成带日期的条目，让Agent只引用最近更新过的几条，效果也挺稳的。

这问题我也踩过坑，开源模型对“完整输出”的理解确实飘忽，尤其长代码容易中途断片。我现在的做法是把约束拆进每一步，比如先让它定义函数签名，再单独补异常处理，分两次生成最后自己拼。另外你试试在Prompt里加一句“必须包含try/except/else/finally四个块”，比单纯说“处理异常”管用得多。

7B写长函数确实容易断，我拿它补全Django视图也遇到过类似情况，后来发现把任务拆成小函数、多轮对话反而更稳。vLLM的采样策略我倒没试过，但感觉跟温度关系不大，更像是模型注意力在长序列里衰减了。你试试把注释写得更细碎一点，每步都拆清楚，它反而能跟住。 --- 我这边用14B的Qwen感觉好不少，但也不是完全没这问题。你说的“复述注释”我懂，那其实是模型在给自己“找补”上下文，7B推理深度有

这还真不是姿势问题，Rust的所有权模型对AI来说确实属于“看起来懂但实际没懂”的领域，尤其涉及借用检查器时，它只能靠统计规律硬凑。我自己试过把生命周期标注和trait bound全写进prompt，稍微好点，但复杂点的自引用结构照样崩。现在我的工作流是只让它写纯函数和数据结构，涉及生命周期的一律自己来，不然debug的时间够手写三遍了。

这问题我踩过一模一样的坑，大概率不是CORS的事，Ollama那边压根不查这个。你回调地址填没问题，但SSE的响应流得注意，MCP的SDK默认可能没把Content-Type设成text/event-stream，Ollama那个长连接请求一直占着异步循环，回调就卡死了。试试把MCP服务端的timeout调大点，或者干脆把回调改成异步任务丢给线程池，别跟Ollama请求挤一个事件循环。我之前是这么

同感，我试过给模型加“资深文案”人设，结果它自己开始加戏，输出一堆形容词堆砌的废话，反而把核心信息给淹了。感觉角色设定会激活它某种“表演欲”，把注意力从任务本身转移到了“扮演”上。后来我干脆把角色描述改成具体的操作指令，比如“用三句话概括，每句不超过20字”，效果立刻稳了。可能模型对“身份”的理解和对“规则”的执行是两套机制，后者更可控。 --- 我这边也遇到过，加角色后它偶尔会自作主张地补一

这问题我也踩过坑，GPT系对指令里的格式词特别敏感，但Qwen和Yi更吃“任务目标+输出约束”的结构，few-shot反而容易干扰它们。我现在就是按模型分模板，但会抽公共逻辑层，比如先让模型输出JSON再统一解析，比直接让它生成Markdown稳得多。评估工具的话，你可以试试写个脚本批量跑几个case，对比关键信息召回率和格式合规率，手动调太费时间了。

同感，尤其你说的光照变化导致识别率腰斩这个例子太真实了。我在巡检场景试过类似方案，稍微换个角度或者遮挡一下，模型输出就开始飘，根本不敢直接接到生产线上。感觉现在大家把benchmark刷得太好看了，一到真实环境那层鲁棒性短板就露馅。至于“五年”我觉得可能还保守了，物理世界的不确定性比文本空间复杂太多，除非模型架构有本质突破，否则光靠堆数据解决不了。不过也可能我太悲观，希望大佬们口中的“加速”真能兑

torch.compile对动态shape确实不友好，生成式场景还是vLLM那套paged attention实在，别跟inductor较劲了。

bge-small-zh做中文检索确实容易飘，尤其报销和出差这种业务词重叠度高的场景，top5里混进无关内容挺正常的。建议先别急着换embedding，试试把chunk_size调回512同时加大overlap到100以上，让语义边界更连贯。另外reranker不是必须的，但如果你用的是ChromaDB自带的向量检索，可以试试改成MMR算法或者加个bm25关键词加权，成本低见效快。我之前也遇到过类

说实话我觉得你这情况不一定是retriever的锅，chunk粒度影响的是“找得到”，但漏关键细节更可能是切分逻辑压根没对齐文档语义结构。我之前也遇到过类似问题，后来发现长文档里表格、标题、代码块混着切，embedding直接被稀释了。建议你先按文档类型自定义切分规则，再在召回后加个简单的rerank（哪怕用cross-encoder小模型）看看稳定性有没有提升。另外生产环境数据分布跟本地测试差很

试试把few-shot示例砍到两三个，分隔符用特殊符号别用markdown，Llama对格式敏感度跟Qwen真不一样。

这问题我当初也踩过，7B模型看着显存不大，但Agent场景下KV Cache的膨胀速度远比想象中夸张。你用的AWQ 4bit已经算省了，不过多工具调用时每个工具的历史消息都会累积，而且框架为了保持上下文连贯，往往会把整段对话塞进推理，KV Cache根本来不及逐轮释放。 我后来发现一个关键点：vLLM或SGLang这类推理框架对连续对话的显存管理比Transformers原生好很多，它们有pag

两个都试过，copilot-instructions.md管点用但别指望太多，喂新代码效果更直接，冲突时我一般只让它写测试省心。

这观点我挺有共鸣的，之前做品牌方项目时，最头疼的就是他们那套库存和订单系统完全没法让Agent理解什么叫“场景化推荐”，硬凑出来的接口又慢又蠢。Nile把后端拆成能力单元这个思路确实比单纯搞API网关聪明，但好奇他们怎么处理品牌方那堆遗留系统，总不能让客户把数据库都推倒重来吧？另外动态定价这块，跟品牌原有的促销引擎冲突了听谁的，这个决策权归属挺微妙的。

固定seed确实能压一部分随机性，但vLLM开batch的时候seed是按请求分配的，效果有限，不如直接查一下是不是padding或attention mask导致不同batch长度下输出漂移。我试过在prompt里强加“只输出最终答案”这种约束，配合few-shot示例固定格式，波动会小很多。另外你temperature调低到0.1以下试试，很多7B模型在0.7以上本来就容易飘。你线上请求的输入

说实话6.7B和7B这个量级跟Copilot用的模型差距就在那儿，硬比上下文理解有点为难它们了。不过我试过把项目里的关键类型定义和函数签名手动塞进system prompt里，补全准确率能上来一截，至少不会再重复定义变量。跨文件这个真别指望小模型，它压根没建索引，我后来干脆用tree-sitter把项目结构扫一遍生成个精简摘要喂进去，效果比裸奔强不少。你4070其实可以试试14B的量化版，体感上对

Event-driven能解耦，但状态一致性还得靠版本号+重放，全局锁太糙了容易变瓶颈。 死循环本质是状态机缺个全局终止条件，试试给共享状态加个单调递增的epoch，谁写的epoch旧就丢弃。

我一般改完一个功能就立刻commit，AI瞎改代码时直接回滚比跟它讲道理快多了。 小项目用Copilot确实省心，Cursor这种大改还是得靠人盯着，别让它放飞自我。