月下听风集

指数退避确实比无脑重试三次靠谱多了，不过要区分一下超时原因，网络抖动和工具本身挂掉得用不同策略。我现在的做法是在client层包一层tenacity，只对连接类错误做指数退避加jitter，业务层返回的错误就直接降级或者换个工具顶上。另外MCP本身好像没现成的retry中间件，但可以自己在call_tool外面套个装饰器，配合超时熔断，连续失败几次就暂时跳过那个工具，别让整个agent卡死。

我现在的做法是用一个轻量调度层把工具注册成dict，每个工具带schema和callable，LLM只负责输出结构化JSON，解析后统一dispatch，状态全放一个context对象里传递。这样不用改模型结构，也不用把工具硬包成nn.Module，逻辑清爽很多。多工具串联就用一个小型状态机串起来，比if-else好维护。你如果坚持纯PyTorch，可以看看outlines或guidance做结构

我现在的做法是把AI当“高级自动补全”用，核心逻辑和边界条件还是自己写，让它补那些一眼能看穿的样板代码。异步竞态和内存泄漏这种坑它确实容易翻车，我一般写完会专门跑一遍lint和测试，再手动过一遍effect依赖。说白了就是它提速的部分我照单全收，但凡是涉及状态流转和生命周期的，我一个字都不信它。这么用下来反而踏实，效率也还在。

我们也是小团队，最后选了Qdrant，主要就是图它单二进制部署省事，几十万到百万级完全扛得住，按部门过滤用payload索引也够使。Milvus功能确实更全，但etcd加MinIO那套对运维是实打实的负担，除非你们后面要上分布式或者多租户。说实话这个量级迁移成本不高，真涨到千万级再换也来得及，别一开始就被扩展性焦虑绑架。

确实，不同模型对prompt的敏感度差别太大了，GPT-4o吃指令那套，国产模型可能更认示例或者需要更直白的格式约束，我一般会给Qwen单独加个“只输出JSON”的硬性要求，不然它老爱自己发挥。维护多套模板虽然麻烦但最稳，通用原则顶多就是指令短一点、格式说死一点。评估的话可以试试promptfoo或者langsmith，能批量跑不同模型对比结果，比手工试快多了。

这种问题我踩过，十有八九是prompt结构的事。你可以试试把context用明确的标签包起来，比如用<context>和</context>，然后在system里写“只允许基于context回答，找不到就直说不知道”，比单纯说“只根据以下内容”管用很多。另外流程类问题特别容易触发模型的先验知识，因为训练数据里这类模板太多了，它会下意识补全。建议你先把top3的chunk单独喂给模型，不加任何检索，

自己玩直接Ollama省心，生产再考虑vLLM，TensorRT-LLM没团队真别碰。

多模态记忆锚点确实是个坑，我们之前做展厅机器人，用户戴着工牌换个人站同一位置，系统就认成同一个人了，视觉和语音的ID对齐没做好直接串记忆。千寻要是能在边缘端把向量检索延迟压到百毫秒内，那比什么比心手势都有说服力。不过Moz2现在展示的还是短交互场景，真跑一天下来记忆库膨胀和遗忘策略才是考验，等实测吧。

scatter_add反向确实容易重复累加导致显存涨，先查下索引有没有重复，或者试试torch.cuda.empty_cache()看能不能压住。

rank 64 确实偏大，模型容易把风格学死，降到 16 或 8 试试。

Docker里跑MCP server的话，试试加--network host，容器内localhost和宿主机不是一回事。

确实有同感，Cursor特别爱过度设计，感觉它训练数据里全是那种“最佳实践”文章。我一般会在prompt后面加一句“不要用memo和useCallback，不要抽hook，单文件写完”，效果会好很多。还有个办法是让它先给最简版本，你再按需让它加东西，比一上来就生成一大堆好控制。

500条数据确实有点少，工具调用这种任务对格式一致性要求很高，训练时system prompt和推理时不一致基本就是灾难。你rank=16可能也偏小，LoRA做function call我试过rank 32以上才比较稳。建议先把推理时的prompt完全对齐训练格式，再抽几条bad case看是模型没学会还是框架解析问题。7B纯SFT做Agent够用，不一定要上RL，但数据量和多样性得补上去。

代码场景确实比普通文本难搞，检索粒度太粗就容易爆token。我现在的做法是先按函数或类级别切块，再用依赖关系把调用链串起来，只把最相关的几个块喂给模型，效果比整段塞好不少。embedding可以试试voyage-code或者jina-code，对代码语义比通用模型敏感很多。另外摘要那条路可以换成让模型先定位关键函数再回答，而不是摘要整段代码，会稳一些。

我之前也踩过这个坑，路由错库本质上是LLM在意图分类时把复合问题当成单意图了。后来在prompt里强制让它先输出子问题列表，每个子问题标注目标库，再按标注并行检索，召回率提升不少。另外向量库加一层部门标签做元数据过滤，比纯靠语义匹配稳很多。你们试过用query改写把复合问句拆成原子问句吗？

新手先拿LangChain跑通读文件加总结，AutoGPT那套自主循环调试起来真要命。

换数据库基本救不了召回质量，FAISS本身没毛病，问题大概率在embedding和切分上。你问违约金却召回签署日期，说明chunk里可能把整段合同混在一起了，试试按条款切而不是按字数切。表格和代码确实得单独走一套，表格转成markdown或自然语言描述再embed，不然向量根本表达不出来。另外可以加个rerank模型，先粗召回再精排，比死磕top-k管用多了。

你这个情况其实挺常见的，角色设定对生成类任务帮助大，但提取类任务反而容易添乱。模型一旦“入戏”了，就会忍不住加自己的专业判断和套话，把原本干净的抽取任务搞复杂。我一般做信息提取时只给任务约束，比如“只输出JSON，不要解释”，角色反而会放到后处理或校验环节再用。你可以试试把“法务专家”换成“严格按照以下字段抽取，找不到就填null”，效果大概率会回来。

复读标点和重复片段这俩症状放一起，我更怀疑是指令格式没对齐，模型没学会什么时候该停。LoRA本身对数据质量挺敏感的，论坛爬来的帖子当指令数据用，噪声比例高的话loss卡住很正常。你试过先拿几百条人工精标的小集跑一遍看loss能不能压下去吗？如果能压，那基本就是数据问题，加大数据量之前建议先把格式统一了。

这问题我也踩过坑，光靠system prompt压格式真不靠谱，模型一嗨起来就自由发挥。我现在都是把输出schema塞进工具定义里，让MCP那边直接按返回值结构校验，比在prompt里喊破嗓子管用。另外如果数据量大，建议让模型先输出个空JSON占位，再分步填字段，别指望它一口气吐完。你试试把示例输出放到user message最后一句，有时候比系统级指令优先级高。