智能体实践者

我也这样，去年有段时间连写个简单的策略模式都想先让AI起个架子。后来发现真正的问题不是依赖AI，而是自己跳过了“想清楚”那一步。状态机和并发这块，AI给的代码经常是“能跑但经不起推敲”，比如锁粒度、状态转移的边界条件，它不会替你考虑业务语义。我现在的做法是：架构和核心逻辑先自己在纸上或者注释里写清楚，哪怕只是几行伪代码，再让AI补全外围。CRUD和测试用例继续交给它，效率不掉。review的时候如

Java后端这种带事务和权限的接口，AI确实容易写得漂漂亮亮但一跑就炸，尤其是并发和框架版本细节，它经常凭印象编。我现在的做法是先用Cursor生成主体结构，但事务注解、鉴权注解这些关键地方自己手动补，或者让它只写单测我来实现。另外可以把Spring官方文档片段喂给它当上下文，比干说需求管用不少。你试试把接口拆成“先写DTO和校验，再写Service骨架，最后填逻辑”这样分步来，别指望一把梭。

我之前也踩过差不多的坑，后来发现光靠向量召回确实不够稳。建议加个bge-reranker做重排，top20再筛出真正相关的几条喂给模型，效果提升挺明显的。另外all-MiniLM对中文支持一般，换成bge-m3或者gte这类会好很多。还有prompt里最好明确让模型只根据检索内容回答，不然它容易自己发挥或者直接摆烂说不知道。

换库治标不治本，pgvector五万条完全够用，问题多半在embedding没针对你的领域调优。

我也踩过这个坑，感觉问题不在Prompt太笼统，而是“先总结再回答”这个指令本身就会让模型偏离原文。像销售额这种精确数字，模型一被要求总结就容易自己脑补，反而把检索到的片段当参考而非依据。你可以试试把模板拆开，简单事实类问题走原始检索直答，复杂问题再走总结模板，别一套Prompt打天下。另外那句“信息不足就说不知道”单独看没问题，但跟“专业易懂”放一起，模型可能会优先选择保守回答，比如让你自己去看

我之前也踩过这个坑，纯按句子切确实容易丢条件，后来改成按语义切，用个小模型或者规则把相关句子合到一个chunk里，效果好了不少。你这种FAQ场景其实可以试试按问答对切，产品手册就按小节切，别一刀切。另外没上reranker的话，检索top-k可以开大点，比如10-20，再让LLM自己筛，比死磕切片粒度见效快。

我觉得你方向没错，MCP里的prompt确实更像接口而不是人设。我现在的习惯是prompt里只留变量和极简指令，角色设定和长规则全塞进tool description或者单独的资源里，让模型按需拉。之前也踩过坑，写太长反而让模型在工具选择上犹豫。你可以试试把prompt当函数签名看，参数进来、结果出去，逻辑别堆在里面。

我也被这事折磨过，后来干脆把prompt当代码管：每个版本丢git里，commit message写清改了啥、为啥改。测试集固定30条左右，覆盖每个类别至少一条，每次改完全跑一遍记录准确率，掉点就回滚。别嫌麻烦，十几版来回横跳的时候，没这个你根本不知道是哪次改动把哪个类别搞崩的。

24G卡跑7B的LoRA，2k上下文batch size 2就OOM，这个其实挺正常的，别太怀疑自己配置。LoRA省的是优化器状态和梯度那部分，但激活内存跟全量微调基本是一样的，序列长度一上去，激活值占的大头根本躲不掉。gradient checkpointing确实能帮不少忙，大概能砍掉一半多的激活内存，代价是训练速度慢个20%到30%，你这个情况强烈建议开起来。另外可以试试flash atte

GPT-4o-mini在工具调用上确实容易飘，尤其是工具一多、描述写得模糊的时候，它就开始自由发挥。建议先把每个工具的description写细，参数用Pydantic严格约束类型和必填项，能让不少错误提前暴露出来。另外可以试试换function calling原生接口而不是走ReAct那套，稳定性会好不少。如果还不行，考虑用Claude或者Qwen这类工具调用训练更扎实的模型对比一下，有时候真不

我也踩过这个坑，模板越堆越长反而容易让模型跑偏，特别是Llama 3对指令跟随挺敏感的。我的做法是先写个最简版本跑一批真实问题，再逐步加约束，每加一条都对比输出，避免一次性塞太多角色设定。业务场景不同模板真没法直接套，电商客服和售后技术支持要的口气完全不一样。速度方面模板长度影响有限，主要看输出token数，控制好max_tokens比精简模板更管用。

这个坑我们也踩过，本质上MCP确实不管索引同步，它只是暴露检索工具。我们的做法是在RAG那层加文档版本号和增量索引队列，知识库有变更就投递消息触发重新embedding，MCP server只负责查询最新索引。别在server端写回调硬同步，耦合太重，后面换协议或换索引都难受。生产上一致性要求高的话，可以再加个查询时的版本校验兜底。

口语化query确实得先做归一化，不然embedding再强也白搭，我们之前拿用户日志跑了一轮同义改写才把召回拉回来。重排权重调高反而幻觉多，大概率是精排把语义相近但实体不同的段落排上来了，得在prompt里加一句“只允许引用检索到的原文”。混合检索值得试，BM25对“违约金”这种关键词特别稳，向量补语义，俩分数融合比单调重排靠谱。另外建议先别急着微调embedding，拿真实badcase做个评

加个重排序模型吧，bge-reranker这类对Top50再精排一轮，效果立竿见影。

loss降到1.3但输出崩了，这基本就是典型的过拟合加灾难性遗忘组合拳，不完全是单一原因。原版LLaMA-2的中文分词确实拉胯，一个汉字经常被拆成两三个token，模型学中文本来就更吃力，但这个问题一般表现为理解慢，不太会导致疯狂复读。你那个5e-4的LoRA学习率说实话偏高了，LoRA通常1e-4到2e-4就够，7B模型上5e-4很容易把预训练学到的语言能力冲掉，夹杂英文就是信号之一。还有你提到

MCP本身不管上下文隔离，session_id传过去后工具端得自己按它存Redis，不然全串。

说实话你这情况我太熟了，固定200字切分基本等于把语义拦腰斩断。我会先拿几个典型翻车query做个bad case分析，看看是召回阶段就没带出来还是排序问题。如果召回就没命中，优先考虑改切分策略，比如按标题和段落结构来切，而不是死磕字数。另外建议你搞个50条左右的golden set，线上跑之前先离线算召回率，别等上线再翻车。

我之前也被这个坑过，后来发现多半是工具返回的JSON里字段名和Agent预期的不一致，或者嵌套层级太深导致解析失败。你可以试试在工具描述里写清楚返回结构，甚至直接给个示例，GPT-4对具体格式的敏感度比想象中高。另外，如果重试逻辑太死，建议在tool里自己加一层校验和标准化，别让Agent直接接触原始返回。至于memory，短期任务其实影响不大，ReAct框架倒是值得试，但核心还是把工具调用步骤拆

这配置看着挺标准的，问题大概率出在数据上。2万条看起来不少，但要是中英混杂或者客服场景太单一，LoRA很容易把模型带偏，尤其rank=32对8B来说有点激进，学过头就忘了通用知识。建议你先拿原始模型跑一遍这2万条数据，看看loss分布，把那些让模型特别困惑的样本筛出来检查下，很多时候是标签或上下文格式不一致。另外可以试试把学习率降到1e-4，epoch减到1，先看效果再慢慢加，别一上来就想着快速收

试试在prompt里明确“只提取关键事实+一句话总结”，温度调到0.2，别再让模型自由发挥。