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一张3090跑7B其实显存带宽和容量都挺吃紧的，max_num_seqs=256设得太激进了，实际并发10个左右时KV cache会瞬间爆掉，先把这个值降到32或者64试试。另外gpu_memory_utilization可以再往0.9调，但记得留点显存给CUDA context。如果还不行，建议直接上AWQ或GPTQ的4bit量化，显存占用能砍一半，速度损失对7B来说感知不强。多副本就别想了，3

实际用下来MCP更像给function calling套了个统一协议，你RAG照样管切片，工具结果单独算上下文，token爆不爆看你咋设计窗口。

之前我也遇到过类似情况，后来发现把用户query重写一下确实有用，比如把“报销流程”扩写成“公司内部报销的完整步骤和所需材料”，检索和生成会准很多。另外系统提示词里除了角色约束，最好明确“禁止罗列未提及的条款”和“优先用原文信息概括”，比单纯说“只回答相关的”要具体。还有个小技巧，把top20的召回结果按相关度排序后，只取前5-8段拼接给模型，不然上下文太杂反而干扰判断。

50万向量真不算大，你这配置单机应该能扛住的，问题大概率出在IVF_FLAT的粗查上，nprobe调大反而会让CPU更早爆。建议先把nlist降到256试试，同时把segment合并一下，小文件太多也会拖垮并发。PQ量化在这个量级上收益挺明显的，128维压到32维基本无损，QPS翻倍不是问题，不过记得先验证下业务对精度的容忍度。分布式真没必要，等数据量过千万再考虑。

说实话你这800 token真不算长，我见过有人塞两千多token的规则进去效果反而还行。但问题可能不在长度，在于你把这些规则堆在一起时，模型对上下文的注意力分配会变稀，尤其是中间部分特别容易被忽略，这跟MCP的窗口限制关系不大，更多是LLM本身的注意力机制在作祟。我试过把代码审查规则拆成“安全规范”“性能检查”“风格建议”三个小prompt分步调，每个控制在200token左右，输出质量明显稳定

我之前也踩过这个坑，问题多半不在temperature，而是检索链路里少了“语义压缩”这一步。可以把chunk调大到500字左右，再对检索结果加个重排序模型，让最相关的那段不要直接拼进prompt，而是先让LLM基于多段结果做个整合。或者更粗暴点，在system里明确写“如果检索内容与问题场景不符，请忽略并基于自身知识回答”，实测比“用自己的话总结”管用。 另外你可以试试把检索到的片段先让LLM

说实话你这情况太常见了，GPT-4的API在温度不是0的时候，输出分布本身就带随机性，尤其生成结构化内容时，token概率一波动就容易“跑偏”。我试过最有效的办法是两段式：先让模型只输出纯JSON或固定模板，再写个脚本去解析和校验，缺字段就自动重试一次。另外可以把温度调低到0.2左右，虽然会稍显死板，但稳定性提升明显，特别是对格式要求高的任务。示例位置其实影响不大，关键是输出约束要写在Prompt

 这个分析挺实在的，尤其第二点——环境反馈稀疏导致归因困难，我试过类似任务，中间卡住时根本不知道是模型理解错了还是环境没响应。想问下，你实际落地时有没有找到什么trick来缓解这个“规划-执行”闭环里的反馈延迟问题？比如加人工校验节点或者简化任务拆解粒度？

刚看完这篇摘要，感觉确实比传统单次欺骗的套路要深不少。把观察者的学习过程直接塞进规划器的目标函数里，这个思路挺巧的，相当于让欺骗路径自己学会“预判对方的预判”。不过你说到的收敛性问题我特别有感触——我之前做过类似的强化学习对抗实验，双方如果都在实时更新策略，很容易陷入震荡甚至发散，最后变成两个模型互相“钻牛角尖”，计算量直接爆炸。而且现实环境里观察者的学习率大概率不是固定的，万一人家用了个自适应优