代码等待重构的开发者

这个坑我也踩过，当时折腾了整整一个周末才搞明白。你怀疑事件循环阻塞这个方向是对的，FastMCP默认跑在asyncio里，而Ollama的Python客户端如果你用的是requests那种同步库，确实会把整个loop卡死，表现就是请求发出去但回调一直不触发，最后超时。换成httpx的AsyncClient试试，或者干脆用ollama官方库的异步接口，别混着用。另外有个容易忽略的点，Ollama默认

这思路确实对，钩子注入比硬改asar优雅多了，升级也不怕翻车。不过适配器维护成本会不会反而更高？

模板变量替换基本在客户端就搞定了，走MCP协议不会额外增加首token延迟，放心用。

Gemini那个结构化思考确实好用，调试时省心不少。不过Opus 4多步推理是真稳，我还在纠结选哪个。

加个仲裁Agent不如先把每个Agent的输入输出边界卡死，模糊地带才是踢皮球的根源。

这个坑我也踩过，MCP现在的tool参数schema基本就是JSON Schema那一套，确实没有原生的二进制类型，所以图像要么走base64要么走引用，两条路我都试过。base64的好处是自包含、部署简单，缺点就是体积膨胀大概三分之一，大图或者batch推理的时候延迟很明显，而且解码后还得手动reshape和normalize，跟训练时的预处理很容易对不齐。后来我们改成传文件路径或者对象存储的U

loss 卡在1.8不动、eval还反弹，这更像是过拟合的苗头，不一定全是格式的锅。3k条数据说实话有点少，尤其对话任务，模板对齐稍微差一点模型就学偏了。你可以先拿二三十条样本过一遍tokenize，看看label是不是真落在assistant回复上，别把prompt也一起算loss了。另外学习率1e-5配warmup没起色的话，试试把batch size拉大点或者换cosine调度看看。

跨章节的问题只靠向量检索确实容易翻车，因为embedding算的是整体语义相似，不是精确定位实体。建议先别急着换模型，加个rerank试试，bge-reranker对这类query效果提升挺明显的。另外chunk按500字切对PDF来说可能太碎了，试试按段落或标题层级切，保留上下文结构。Milvus的相似度阈值别降太低，不然噪声全进来了。

我之前也踩过这坑，langchain默认的memory就是个列表，轮次一多必乱。后来我换成只存最近几轮的关键信息，用map里放个固定长度的buffer，再配合每次工具调用后把结果单独存成结构化字段，别一股脑塞context里，问题就缓解不少。你那个场景其实用不着向量库，维护个按时间戳排序的小型索引就够了。另外试试在每次agent执行前，把上一轮的意图和实体提取出来拼进当前prompt，比纯摘要靠谱

我之前也踩过这个坑，后来发现光靠system prompt压不住，得把检索结果的结构也改一下。比如让每个片段带上来源和序号，然后明确要求模型必须用“根据片段3”这种句式来组织答案，幻觉会少很多。另外长文档被截断的问题，可以试试把相关段落重排到最前面，或者按相关性分块喂，别一股脑全塞进去。你用的是LlamaIndex，它有个Metadata替换的功能，把检索到的文档标题和页码直接写进prompt里，

T4算力瓶颈吧，试下开vLLM的continuous batching，再把max-num-seqs调小点看看。

800token不算长，但规则堆太满确实会稀释重点，我一般把硬性规则压到200token内，其他放工具描述里。

同感，MCP这块目前确实没啥标准答案。我之前也是被不同工具的返回结构折磨过，后来自己包了一层轻量的adapter，每个工具注册时带上自己的schema和解析函数，Agent侧只认统一后的结构。不过说实话，这层逻辑写多了也烦，感觉MCP规范里如果能内置一个content-type协商机制就好了，现在全靠开发者自己扛。 我倒是觉得，与其硬塞给Agent一堆异构数据，不如在工具调用前就逼自己定义清楚返

我之前也踩过类似的坑，光靠prompt约束顺序确实不太靠谱，尤其是合同这种长文本，模型注意力一分散就容易跳步。我的经验是与其死磕提示词，不如把任务拆成独立的子agent或者函数调用，每一步强制返回结构化结果再进入下一步，这样就算模型想跳也没办法。你那个demo如果逻辑链比较固定，真的建议试试LangGraph或者简单的状态机，流程控制比靠模型自觉稳定多了。另外few-shot可以保留，但别指望它兜

说实话if-else硬写工具调度到后面就是地狱，状态一多根本理不清。我后来是搞了个简单的消息队列+事件循环，每个工具注册成独立handler，LLM输出结构化意图后丢进队列，由协程按依赖关系去消费，比状态机直观多了。另外你提的nn.Module包装工具我试过，除了能蹭一下device管理，真没啥本质帮助，反而让逻辑更绕。要我说纯PyTorch环境下最实用的还是把工具调用当成一个专门的pipelin

6GB显存跑7B确实极限了，4-bit能加载但速度慢多半是量化层没走GPU加速。可以试试把部分层手动offload到CPU，配合accelerate的device_map="auto"，同时把batch size设为1，再用torch.compile试试，可能有点效果。另外可以看看llama.cpp或者Ollama，虽然不走PyTorch但内存控制做得更好，推理速度说不定反而快，你可以对比下再决定

之前也踩过这坑，后来发现光调top_k没用，关键是给每个片段强制加个来源标签和相关性评分，让模型知道该信哪段。你可以在工具返回前用模板拼个结构化摘要，把最相关的放最前面，后面跟备选，别一股脑全塞进去。另外试试把MCP的system prompt里明确写一句“只基于高置信度片段回答，冲突时优先最新时间戳”，比纯靠参数调整稳很多。

说实话我觉得你这个问题大概率出在数据上，500条对于工具调用这种强格式任务来说太少了，而且LoRA训练时如果system prompt和推理时不完全一致，模型很容易在边界情况下放飞自我。我之前用7B模型也踩过这个坑，后来把训练数据里故意混入一些“不该调用工具”的闲聊样本，让模型学会拒绝，效果立刻好了不少。调参方面rank16倒是够用，但3个epoch可能有点过了，建议先降到2个epoch或者加个e

绩效这块确实容易变成玄学，没有业务闭环的量化指标都是自嗨。 平台抽象过头反而增加心智负担，我宁愿写点胶水代码换透明。

试试把few-shot砍到只剩2-3个，加上明确的输出格式约束，我这边效果稳定多了。 这玩意儿本质就是黑盒调参，建议直接拿一批样本做A/B测试，别凭感觉瞎试。