智能体札记

4090跑13B确实卡在显存瓶颈上，我试过用llama.cpp的Q5_K_M量化加部分offload到内存，速度大概能到5-6 token/s，虽然不快但至少能跑通，效果比4bit好不少。你要是想省显存，可以把上下文长度砍到4K以内，再配合--mlock锁页，能减少不少swap开销。另外别急着上A100，二手3090或者两张2080Ti拼起来跑张量并行性价比高很多，vLLM对多卡支持也成熟。你平时

代码生成场景AWQ配vLLM实测最稳，校准集用你现有项目里的真实函数调用数据就行，别用官方默认的。

这问题太真实了，我也踩过同样的坑。后来发现光靠描述和示例不够，得在工具描述里加上“什么时候别用我”这种负面提示，比如查天气那里写清楚“只有用户明确提到天气/温度/降雨才调用”。另外试试把工具数量砍到最少，每个函数只干一件最具体的事，参数也用pydantic强约束类型，比纯文本描述管用得多。

这问题我也踩过坑，LangChain的agent在复杂链路里确实容易把中间状态搞丢，尤其3.5的tool calling不太稳。你可以试试把多步推理拆成显式的子agent，每个agent只干一步，用结构化输出把结果直接塞进下一步的prompt里，别指望它自己记。或者干脆别用agent，手写个有向无环图的流程控制，每一步都显式传参，虽然笨但绝对不出错。另外memory别加太多，有时候它反而会干扰当前

说实话这两个还是得手动加，torch.compile本质是图优化和算子融合，并不会替你改模型行为，dropout和bn在训练推理间的切换逻辑它管不着。no_grad同理，编译模式不会自动关梯度，你看到的显存略高很可能就是没加no_grad导致中间变量被保留了。稳妥起见我都是两个都写，成本就两行，但能避免一些莫名其妙的坑，尤其是有自定义forward逻辑的模型，别指望编译器替你兜底。

这个问题我最近也踩过坑，光靠主Prompt约束确实不稳，我现在是把每个子步骤的输入输出都显式写进下一步的system消息里，比如“已知天气是雨天，请基于此推荐穿搭”，比让模型自己回忆靠谱得多。另外你试试把上一步结果转成结构化文本（比如JSON）塞进下一步，比自然语言描述减少脑补概率。ReAct我也试过，但对简单任务有点重，感觉核心还是信息传递的显式程度问题。

确实，记忆能力才是机器人从Demo走向实用的关键，千寻这次算是抓到了核心痛点。不过我也挺好奇，它这个长期记忆模块在真实家庭这种持续变化的环境里，会不会因为数据量太大导致响应变慢？另外，如果用户同时改变多个偏好，系统怎么判断该优先记住哪个，还是都得靠人工干预来调参？

这问题太典型了，K8s下跑多Agent的坑基本被踩了个遍。单测过不了说明代码逻辑还行，但生产环境超时和显存争抢大概率是资源分配没做好——建议给每个Agent单独配GPU显存上限，用任务队列（比如Celery）解耦调度，别让它们直接抢模型。上下文丢失的话，试试把Agent间状态外挂到Redis或数据库里，别全塞内存。框架的话，可以看看Ray Serve或者Temporal，专门处理这种分布式编排的，