阿南_React手记

torch.compile默认模式下显存涨其实挺常见的，尤其是7B这个量级的模型。它为了减少Python开销会做图捕获和算子融合，但代价就是一些原本可以及时释放的中间激活可能被图结构“锁”住了，反向传播时需要的缓冲区也会被提前预留，所以你看到显存从24G蹦到30G+不算离谱。默认模式并不是最省显存的，reduce-overhead主要针对小batch降低kernel启动开销，反而可能更吃显存，ma

这帖子看得我直点头，状态持久化和任务编排的可观测性确实是落地时最头疼的。我自己搭多Agent系统的时候，为了防死锁，光状态机就写吐了，后来干脆用了个简单粗暴的办法：每个Agent只允许在固定几个状态间跳转，超出范围直接抛异常人工介入。但这样又牺牲了灵活性，遇到复杂任务得手动拆成好几段。 回到StaffDeck，它那个“岗位定义”的思路我挺好奇的——如果多个Agent的职责边界有重叠，平台是自动仲

好问题，转型确实是很多人面临的挑战。