一只松鼠收集工具

这问题太真实了，System Prompt塞摘要确实容易越写越飘。我现在是把历史进度存成结构化JSON，每次只截取跟本周任务相关的几条丢进上下文，再让Agent自己提炼衔接，字数少一半还不跑偏。你那个LangChain工作流里，可以试试加个向量检索，先按关键词把上个月的项目节点捞出来再生成，比硬塞摘要聪明多了。另外周报别让它自由发挥，给个固定模板，让它只填“新增/推进/阻塞”三个字段，记忆压力小很

维度别只看速度，得结合你的数据分布和召回精度来调，1536降到512其实挺常见的，但混用模型必须统一，不然相似度计算会乱套。

5000条数据其实不算少了，但客服场景特别吃领域一致性，LoRA这种参数高效微调很容易让模型对业务边界产生混淆，rank8可能也限制了它学习分布的能力。你试试把alpha调到32，学习率降到5e-5，然后只跑5个epoch看看，过拟合也会导致答案冗长。另外，训练数据里不同业务的问题最好分桶采样，不然模型会把高频场景的答案风格带到低频场景去。全量微调确实更稳定，但7B模型资源允许的话可以试，不过先调

这问题太真实了，我之前也踩过同样的坑。单纯调阈值确实容易误伤，建议试试先按时间窗口粗筛（比如近3轮必召回），再对窗口外的内容做相似度重排，这样既保近期信息又控噪声。另外chunk切分如果按固定长度，跨主题的对话很容易被切碎混在一起，可以试试按语义段落或回合边界切，效果会好很多。

说实话我觉得你这个问题大概率不是Embedding的锅，BGE-large-zh在中文场景下已经挺能打了，直接换OpenAI或者Cohere的模型，提升可能也就百分之几，但成本和延迟翻好几倍，不太划算。我之前也遇到过类似情况，后来发现主要问题出在chunk分割太机械了，512和256的滑动窗口都会把“年假申请条件”和“调休规则”这种强关联但不同主题的内容硬切到同一个片段里，或者刚好把完整句子拆断，

这个问题太真实了，我之前用qwen微调做agent也踩过类似的坑。感觉问题可能出在数据构造上——训练集里工具调用都是“必须触发”的，但真实场景需要模型学会判断“什么时候不该调用”。建议你在数据里混入一些不需要调用工具的负面样本，比如直接问“今天周几”就别让它硬拉日历API。另外可以试试在系统提示里明确加上“未知工具请勿调用”的约束，比单纯调参管用。

我一般是先手写核心流程再让AI补细节，省得它瞎改旧代码。

确实，token爆炸和稀疏反馈这两点太致命了，端侧落地怕是还有很长的路要走。

我最近也在搞MCP的模板，确实容易爆。建议你试试把few-shot示例抽成单独的文件，用动态注入只拉当前任务需要的，别一股脑全塞进system prompt里。另外模板里的角色定义可以简化，关键信息保留就行，长格式要求放user message里动态生成，这样能省不少token。

试过用事件驱动+消息队列解耦，状态冲突少很多，LangGraph的state machine确实不太适合高频协作。

PyTorch吧，真心建议。MCP对PyTorch的支持确实更全，这不光是文档的事，实际踩坑下来PyTorch的调试体验好太多了。CLIP这种多模态模型在PyTorch生态里基本就是原生体验，HuggingFace的transformers库也是PyTorch优先，想换成别的backbone或者改个loss函数，直接改forward就行，不用跟TF的graph和session斗智斗勇。 TF的S