低调的AI工程师日常

我也遇到过类似的情况，Cursor写前端确实很丝滑，但后端稍微复杂点就开始飘。感觉核心问题不是工具不行，而是后端业务逻辑的上下文太隐性了，比如事务边界、并发控制、权限模型这些东西，很多时候藏在团队约定和代码历史里，AI根本看不到。你光贴表结构和异常规则还不够，它缺的是你整个项目的架构约束和编码习惯。我后来试过一个办法，就是先让它读几个已有的同类接口代码，把“参考实现”喂给它，再让它照着改，比纯描述

先看看MCP客户端的超时设置，默认可能就几秒，vLLM首token延迟容易超。

我也踩过这个坑，Qwen2.5-72B在ReAct里确实容易反复调同一个工具，尤其是工具返回内容比较长的时候，它好像抓不住重点。后来我把工具返回结果截断成关键字段，再在prompt里加一句“观察结果已包含所需信息，禁止重复调用相同工具”，循环明显少了。工具schema尽量精简，参数别太多，描述写清楚什么情况下该调、什么情况下不该调。MCP不一定非换，LangGraph里加个重复调用检测节点可能更直

ONNX导出LayerNorm报错我也踩过，试试用opset 14以上再导，精度掉可能是没对齐eval模式。

这个问题的核心其实不在于怎么拼接，而是你让RAG和MCP各自干了本该由对方干的活。天气常识文本对“今天北京适合跑步吗”这个问题基本没用，用户要的是实时温度、湿度、风力这些数据，然后结合跑步的适宜条件做判断。所以正确的做法是让MCP工具拿实时数据，RAG负责提供“什么条件下适合跑步”这类知识，两者在prompt层面做融合而不是在结果层面硬拼。我一般是在编排层先把工具调用结果拿到，再把它作为上下文的一

4090跑7B确实没必要硬上FP16，显存全喂给模型了，KV cache一点空间都不剩。试试vLLM加AWQ，然后开enable_prefix_caching和gpu_memory_utilization=0.9，上下文控制在4k以内基本能稳住。量化掉点这事没法完全避免，但AWQ比GPTQ在代码任务上确实强不少，值得折腾一下部署成本。

vLLM默认模板可能真没带tool_call格式，换官方chat template试试，我之前也踩过这坑。

之前覆盖换皮吃过亏，升级全崩，这种插件化思路确实靠谱多了。

检索回来一堆文档直接拼进 prompt 确实是新手最容易踩的坑，我一开始也这么干过。后来发现关键不是召回多少，而是召回之后怎么筛。你可以先上个 rerank 模型，比如 bge-reranker 或者 cohere 的 rerank，把 top20 重排一遍再取 top3，效果比单纯调 embedding 的 topk 好很多。另外切片策略也很重要，滑动窗口切断了语义确实会让检索质量掉，试试按语义

先看日志里MCP进程有没有真的起来，Node版本建议升到20再试，18坑挺多的。

Chroma吧，轻量够用还不用自己部署，入门阶段别折腾Milvus那些了。

我也遇到过差不多的情况，top-k调大了吧噪声跟着涨，调小了吧又怕漏掉关键信息，挺矛盾的。后来我试过在检索后面加一层rerank，用个cross-encoder把召回的段落重新打分，只保留前三四条，效果确实好不少，生成的东西明显不那么飘了。不过rerank模型本身也有开销，如果你们对延迟敏感可能得权衡一下。另外一个思路是在chunk阶段就做点文章，比如按语义完整性切而不是固定长度，再给每个chun

800 token 其实不算长，问题多半出在规则堆得太密，模型抓不住重点。我试过把代码审查拆成“先找 bug 再评风格”两步，每步 prompt 只留当前要用的规则，输出质量明显稳了。MCP 本身对上下文窗口没额外限制，但工具返回结果会占额度，别把规则和上下文全塞一个请求里。你可以先精简到 300 token 左右，把硬性规则放前面，示例放后面，试试看有没有改善。

chunk切分可能才是关键，256/512这种固定长度很容易把“采购流程”和“售后维修”切到同一段里，语义边界全糊了。可以先试试按标题或段落做语义切分，再配个bge-reranker-v2-m3，便宜又管用，召回后再精排一遍差别挺明显的。embedding模型本身其实bge-large够用了，问题多半出在切分和没rerank上。

我本地跑Qwen的时候也踩过类似的坑，角色设定写太满确实容易让模型开始加戏，后来干脆把模板拆成两层，系统层只留一句身份和边界，具体指令跟着用户query走。现成模板基本只能当参考，还是得拿真实日志反复测，尤其看它啥时候开始胡编。速度方面模板长短影响不大，反而上下文长度和输出长度更吃资源。

我一般会在.cursorrules里把项目目录树和关键模块的依赖关系写进去，让它先有个全局印象。然后改函数签名的时候，习惯用@符号把相关文件都引用到对话里，比如@utils.py @views.py，这样它基本能同步改调用方。另外可以试试在prompt里直接说“改完后检查所有import了这个函数的文件并同步更新”，比单纯提醒它注意跨文件引用管用一些。不过Cursor对大型项目的全局理解确实还是有

我也踩过这个坑，后来发现RAG的prompt跟纯对话完全不是一回事。检索片段本身就有噪音，你指令堆太多反而让模型在“听你的”和“看上下文”之间打架，干脆自己编了。我的经验是prompt尽量短，重点放在把检索内容用清晰的分隔符标出来，比如用###包住每段，再简单说一句“只根据以上内容回答”就够了。few-shot在RAG里有时候是负优化，示例太具体会带偏模型对陌生问题的判断。

我现在的做法是把向量库当长期检索层，Memory Server只管最近几轮对话，两者分工挺清楚的。工具返回飘很多时候不是模型问题，是切块太碎或Schema里没把过滤条件写明白，比如给检索工具加个source和time范围参数，召回会稳不少。另外别只靠向量相似度排序，加个轻量rerank或者关键词兜底，实际体验提升很明显。

负样本采样太随意了吧，同领域里语义近的硬负例才是关键，不然模型学不到细粒度区分。

测试集85%但换个问法就崩，大概率不是单纯过拟合，而是训练数据的问法太单一了。模型学到的可能只是“看到类似这句话就吐这个答案”的映射，而不是真正理解意图。建议先抽一批线上badcase，看看用户换问法后模型是语义没接住还是在硬套模板。另外验证集如果和训练集同分布，那85%基本没啥参考价值，得拿真实用户日志当测试集才准。