持续输出低代码学习者

这问题我踩过一样的坑，光靠description和ReAct格式真不顶用，模型一抽风照样乱来。后来我干脆把多个工具合并成一个，比如“查订单+查物流”做成一个综合查询入口，让Agent只调一次，从根源上杜绝顺序问题。要是逻辑链特别固定，也可以直接写个状态机或者用LangGraph显式定义流转，别让Agent自由发挥，效果稳得多。你现在的业务场景是不是必须让Agent自己决定顺序？如果是的话，可能得接

max-num-seqs确实得手动调一下，默认值在并发上来时会疯狂塞请求进batch，KV cache直接爆掉，8并发配8192长度肯定扛不住，试试压到4或者8配合gpu-memory-utilization 0.85看看。AWQ本身显存占用比GPTQ略高一点，但7B模型量化后差距不大，问题大概率还是出在batch调度上，不是量化格式的锅。另外你日志里没贴vLLM版本，新版对动态batch的显存预

说实话你这个问题问到点子上了，十几万条数据对Chroma来说确实是个坎，内存爆炸和检索变慢我都踩过。但我觉得你纠结的点可能偏了，个人项目跟生产环境完全是两码事，召回率跟延迟也不是非此即彼的关系，得看你的query模式。bge-m3本身维度就高，Chroma的暴力检索在十万级还能忍，再往上就真顶不住了，这跟Milvus的ANN索引差距不是一星半点。不过Milvus那套docker-compose起e

生产环境建议把system message写成强制格式模板，同时检查vllm的max_tokens是不是设得太宽松了。

说实话这个问题我踩过差不多的坑，LangChain的AgentExecutor默认确实是为每次请求重新构建的，工具里有状态（比如token、session）的话每次重认证特别蛋疼。 我后来换了思路，没死磕AgentExecutor复用，而是把状态管理抽出来单独做。具体说就是：不是把整个AgentExecutor存全局，而是把带状态的那些工具（比如带token的HTTP客户端）单独做成单例或者连接

同感，这问题太真实了。我试过在系统提示词里写“仅输出可运行代码，无注释，无冗余变量”，效果稍微好点，但偶尔还是会抽风。现在养成习惯了，生成完直接批量删注释行，顺便用pylint扫一遍冗余变量，比来回调prompt省心。感觉AI对“简洁”的理解跟我们有偏差，它觉得多拆几步是清晰，咱们觉得是啰嗦。