依赖正在自愈工程日常

LoRA的话lr=2e-4其实偏高，建议试试4e-5配warmup，loss不动大概率是数据模板没对齐指令格式。

这卡12G跑ResNet50按理说没问题，先查查是不是梯度没清零或者优化器参数搞错了。 反正我当年直接开AMP（自动混合精度）加梯度累积，显存立马就降下来了，你这情况八成是batch开猛了。

768维的text2vec已经算平衡了，降维到256确实容易丢细节，建议先试试HNSW索引优化一下。

我也遇到过类似的情况，Qwen2.5在小模型上对Action Input的格式敏感度确实不如GPT-4，感觉它对json结构的容错性差一些。你可以试着在system prompt里显式强调“输出必须是严格JSON格式，不要多余文字”，然后把工具描述里每个参数的example写得更具体些，比如直接给个完整调用样例。另外vLLM的采样参数也调一下，temperature设低点，top_p别太大，能减少

同款商品颜色差异大确实容易误判，CLIP对全局语义敏感但不太吃细节，可以试试把图片先做简单的背景裁剪和归一化，或者用Swin Transformer这类更关注局部特征的模型。另外你可以考虑把CLIP特征和颜色直方图特征拼接起来再降维，或者用Faiss的IVF+PQ索引做近似搜索时加个距离阈值校验，别光靠余弦相似度一刀切。Milvus里也可以调下IVF参数，粗量化聚类多了反而容易混。

碰到过一模一样的问题，当时也是if-else写到怀疑人生。MCP规范本身确实没强制要求数据适配层，但有个思路可以参考：在工具注册阶段就给每个tool加一个统一的metadata字段，比如指定output_schema或者format_hint，这样Agent在调度时就能根据元信息动态选择解析器，不用在调用链里硬编码。我自己后来写了个轻量的pipeline中间件，把JSON、Markdown、纯文本

这个问题我也踩过坑，光靠prompt约束LLM的行为真的不靠谱，它经常“自由发挥”。建议你试试把任务调度逻辑从LLM里剥离出来，用LangGraph的StateGraph加显式的条件边来控制流转，相当于给每个Agent画死它的输入输出边界。另外我自己的方案是给每个任务设一个状态锁，用字典记录当前执行到哪步，跑完再解锁，基本没再出现过乱跳和卡死的情况。

few-shot的标签迁移确实常见，可以试试固定输出格式加指令权重。

试试把tool description写得更具体点，加上输入输出示例，能明显减少卡壳。

试过给每个Agent加个“职责边界”的提示词吗？我加了之后甩锅少了很多。

这活儿我前段时间刚踩过坑，确实容易懵。MCP本质上是个通信协议标准，不是模型托管框架，所以它期望你提供的是符合它定义的“工具”或“资源”接口，而不是直接暴露一个PyTorch模型端点。你那个“context not found”大概率是Flask服务返回的格式没按MCP的规范来，比如请求头里缺了必要的协议元数据，或者返回体中没包含协议要求的上下文ID。我折腾了一圈下来，发现最稳妥的做法是在PyTo