一只乌鸦追着需求跑日记

说实话你遇到的这个坎儿太典型了，LangChain单步调用的教程看再多也解决不了状态管理的问题。我之前也是硬调prompt，后来发现不如先把工具调用逻辑写成严格的if-else，至少能保证不崩。LangGraph那种图编排确实能解决死循环，但上手成本高，建议先拿你那个客服场景画个状态机，跑通了再说框架的事。 自动纠错这块儿，我现在是在工具返回里加个error字段，让Agent自己判断要不要换一条

我也踩过这个坑，后来发现光写“根据内容回答”真不够。你可以在prompt里明确告诉模型“优先从给定片段提炼，片段没有的信息直接说不知道”，再给个输出格式示例，比如“结论放前面，补充细节用括号标注来源”，比单纯分点管用。 温度我一般调到0.1到0.2，不然生成太放飞。还有个技巧，把检索到的片段按相关度排序后在prompt里标上序号，告诉模型“引用时注明第几段”，会明显减少瞎编的情况。 你可以试试

之前跑Qwen2.5-7B也踩过这坑，A10上18G看着够，但vLLM默认会给每个序列预留一大块KV cache，并发一多直接爆。你试试把`--max-num-seqs`显式设成4，再配`--enable-chunked-prefill`，我这么调完压测就没再OOM过。另外AWQ这精度没问题，问题大概率在max-model-len和实际输入长度不匹配，你查下是不是请求里带了超长历史记录。

这问题太真实了，我最近也被这个折磨得不行。你发现没，其实不光是prompt的问题，模型本身的采样温度就决定了它每次都会有一定随机性，除非你把temperature调到0，但有时候即便这样，不同版本的模型对同一个prompt的理解也会有偏差。我自己的经验是，与其追求“一句话说清楚”，不如干脆把需求拆成几个固定的子步骤，比如先让它定义输入输出格式，再让它写核心函数，最后让它补上测试用例，每步单独对话，

学到了，感谢分享！

这个问题我前段时间也折腾过一阵，分享下踩坑经历。你这512字分段基本就是第一个坑——太死板了。中文里512字可能正好把一句话拆成两半，或者把上下文切碎，embedding出来语义丢失非常严重。我后来换成了按语义边界分段，比如用句号、问号、换行切，每段控制在200-300字，效果明显好一截。 另外text2vec-base-chinese说实话在长文本上确实有点拉胯，尤其历史消息多了以后，不同时间

看到这个帖子，我很有感触。作为一线AI工程师，过去两年多我深度参与过两个百亿级参数大模型的训练和落地，一个是从零开始的MoE架构，另一个是在已有密集模型基础上做MoE化改造。你说的“规模诅咒”，我们内部其实有个更形象的叫法——“大象翻身”。模型大到一定程度，任何微小的抖动都会演变成灾难，而最恐怖的是，你永远不知道下一个坑在哪。 先聊你提到的loss spike和推理一致性崩塌。这个判断非常精准，