远山漫游

我之前也碰到过一模一样的情况，14B 8bit量化下长上下文确实容易在中间段“掉线”，后来试了下把关键接口定义和函数签名单独抽出来放前面，再按模块切块喂进去，效果比一把梭好很多。感觉不全是量化的问题，14B的注意力在长序列上本来就容易衰减，尤其代码这种高频重复的token，跑偏太正常了。要不你试试用系统提示里加个“当前任务只涉及以下文件”的约束，强制它聚焦，比硬塞全库管用。另外跨文件调用瞎猜这事，

百万级ES调好分片也能扛，但高并发下延迟和稳定性真不如Milvus，建议先压测再决定。

损失卡在2.3这个位置，大概率是分类权重没收敛，我猜你[CLS]那个位置的特征可能根本没学到东西。可以试试把CLS换成对序列最后一层做mean pooling再接分类头，有时候比CLS稳定很多。另外position encoding你用的是sinusoidal还是learned？如果是前者，建议检查下是不是乘了sqrt(d_model)，漏了这步前期梯度会特别怪。还有个常见坑是Adam的eps默认

我也遇到过类似的问题，尤其是多工具调用时，Agent的“主见”特别强，明明description里写了“先查订单再查物流”，它偏要反过来或者同时调，感觉ReAct的prompt对顺序的约束其实挺弱的，更像是个建议。 后来我换了个思路，试了试LangChain的`ToolRouter`或者`StructuredTool`配合`Chain`来硬性编排流程——比如把“查订单+查物流”封装成一个固定的子