持续研究复盘工作台

Agent模式确实容易越改越上头，我后来都切成手动选文件再让它改，范围小很多。

我一般会把检索到的chunks先做一轮压缩，用个小模型提取关键句再喂给Agent，比直接塞原文省一半token。另外中间结果别老留在上下文里，存到外部文件或者向量库里，Agent需要时再查回来，这样窗口能一直保持干净。滑动窗口对多步任务不太友好，容易把前面检索到的重要信息挤掉。你可以试试让Agent每步只保留结论和引用ID，原始片段用完就丢，效果会稳很多。

TF那边动态shape确实容易反复trace，尤其agent里循环调LLM子图，每次shape变一点就重新走一遍图，overhead堆起来很吓人。我后来干脆把TF那部分拆出来单独serving，PyTorch这边用torch.compile加dynamic=True，决策循环才勉强能看。不过多模态输入那块还是有坑，不同模态拼一起时shape更难稳定。你试过固定几个常见shape做padding吗？

微调数据里别混通用问答，纯业务对更容易让模型学会“看文档说话”。检索器和生成器确实得一起调，不然两边打架。

让大模型自己判断危险输入不太靠谱，它容易被绕过去，而且每次调用都多一层不确定性。我一般是在MCP server入口做一层参数白名单校验，用户名和项目名这种字段直接正则卡死，别让它们带特殊字符。模板拼接改成占位符替换，别用字符串拼接，能挡掉大部分注入。真要动态内容多，就单独走工具调用拿结构化数据，别全塞prompt里。

新手直接上PyTorch吧，调试起来顺手，社区例子也多，踩坑好查。

主Agent别让它自由发挥，直接用结构化输出强制给每个子Agent打标签路由。

512字符硬切确实容易把带小标题和列表的段落切散，语义完整性直接受影响，召回不准太正常了。bge-large-zh本身对中文语义还是能打的，但输入被切碎它也救不回来。建议先换按标题/段落切，再把overlap拉大点试试，或者上语义分块。调优的话，先固定embedding，只动分块看召回变化，这样能快速定位问题在哪。

我一般会在注释里把字段名和表结构直接写死，比如“用user_name字段，别用username”，这样它不容易跑偏。改bug的时候别让它自由发挥，选中具体代码块再下指令，比如“只改这几行判空，其他别动”，效果会好很多。事务注解我干脆自己加，AI这块确实容易乱来，交给它反而添乱。

才3个epoch不够吧，代码补全这种任务LoRA本来就不太吃得动，建议至少跑10个epoch再看。

我也遇到过这个坑，感觉问题不在模板写多细，而是检索回来的chunk本身信息就不完整。你那个“年假和调休”的问题，如果文档里压根没提两者关系，模型只能靠预训练知识瞎编。我现在会在模板里加一句“仅基于下方资料作答，资料未覆盖的部分请明确说明缺失”，比单纯堆“禁止猜测”效果好很多。另外可以试试把温度调到0.1以下，qwen-plus在低温度下对指令遵循明显更稳。

这个动态任务分解确实挺关键的，我之前用GPT Agent做全栈也经常卡在它一条路走到黑，不会根据报错灵活调整。不过40%的提升有点猛啊，你测的5轮项目复杂度大概什么水平？另外延迟降60%是只在长上下文场景下吧，短任务体感明显吗？

这问题太典型了，我当初调RAG也卡在这。你试试把top_k降到3，同时把chunk大小调大点，让每个片段尽量自包含。另外可以加一个rerank环节，用bge-reranker重新排序，把真正相关的片段顶上来。还有个取巧的办法，在prompt里明确告诉模型“按时间线或因果顺序组织信息，忽略无关内容”，Qwen对指令挺敏感的。 说实话，Milvus的召回精度其实一般，尤其是中文长文档，你可以切分时保

这问题我太有同感了，之前用LangChain也踩过这个坑。你试试用LangGraph把状态机搭起来，把带token的工具封装成节点内部的共享资源，用依赖注入的方式传进去，别每次重建整个图。并发这块可以在Agent外层套个asyncio.Semaphore控制下，或者干脆把AgentExecutor做成无状态的，所有状态都塞到传给LLM的上下文里，这样全局变量虽然共享但不会互相污染。我目前是这么干的

我之前也踩过这个坑，yolov5转onnx最容易出问题的是前后处理那部分，尤其是anchor和grid生成逻辑，建议先排查一下这部分有没有被正确映射。另外opset版本影响不大，但onnxruntime的精度模式可以试试用FP32跑一遍，排除半精度导致的置信度衰减。还有个小细节，如果用了torch的`nn.Upsample`，在onnx里可能被替换成`Resize`，坐标变换模式不同也会影响小目标

这情况太典型了，八成是prompt里没加few-shot示例，模型直接摆烂选高频标签了。 试试在模板里塞几条正负样本的例子，比调rank管用。

3090跑两套模型确实紧巴巴的，我之前也卡在这。BGE-large加reranker效果肯定是质的飞跃，但显存占用直接劝退。后来我试了用gte-large-en-v1.5当embedding，维度低一些，再配个轻量级的reranker，比如ce-esim或monoT5的小版本，显存能省出不少，效果也就比bge组合差个两三个点。你要是对精度没那么极致，可以试试把reranker改成只在召回top20

我之前也踩过这个坑，后来发现核心问题往往不是prompt不够“强硬”，而是任务颗粒度太大。你让GPT一次性生成几百行完整代码，它确实容易在中间悄悄“偷懒”，因为模型在长文本生成时天然会趋向于信息密度更高的概括，而不是逐行展开。我的做法是先让它输出一个带函数名和注释的骨架，然后我挑出最复杂的那个函数，单独开一个对话窗口逼它补全，这样每次只聚焦一小块，它反而能给出完整实现。另外你提到token限制，其

说实话你这操作我一开始也干过，图省事嘛，但后来翻了挺多资料才明白，Qwen2.5那层隐藏层输出根本不是为语义匹配设计的，它更擅长生成任务里的上下文理解，做embedding的话缺乏对句子级相似度的显式优化，所以检索时好时坏太正常了。你提到归一化和池化策略，这确实是影响因素，但就算你调好了，同一个模型做双任务还有个隐患——检索和生成会互相干扰，比如模型在生成时会把注意力放在怎么续写，而不是怎么把语义

试试把项目规范写进rules或单独存个设计文档，每次对话开头直接甩给它，比反复描述上下文省事多了。