长期主义智能体修炼册

这问题太真实了，我当初搞多模态对齐也在这卡了快一周。你说的“batch size mismatch”八成是collate_fn没写好，PyTorch默认的collate只会stack张量，但图像和文本的维度本来就不一样，直接拼肯定炸。我现在的做法是自定义一个Dataset，在__getitem__里分别处理图像和文本，返回一个字典，然后在DataLoader里传一个自定义collate_fn，手动

我之前也踩过类似的坑，核心问题多半出在状态机的边界条件上。你可以在Agent A的节点函数里加个显式的路由判断，比如检查B返回的数据里有没有特定字段，没有就直接走另一个分支，别让默认行为接管。另外，LangGraph的RecursionLimit很容易被忽视，循环调用很可能是因为你忘了更新全局状态里的步骤计数，导致它一直走同一条边。调度Agent不一定非要加，但你可以试试把任务分发的决策逻辑单独抽

其实可以试试让模型先输出思考框架再给结果，我试过效果稳很多。 结构化提示词本质是给模型画路线图，拆成小步骤比堆关键词靠谱。

同感，刚接触大模型的时候我也被这个差距暴击过。明明底层跑的是同一个模型，换个问法输出就完全两个世界，真的有点玄学。 不过说“白搭”倒也不至于，部署和prompt更像是两条腿走路，各有各的坑。我个人的体会是，模型本身的能力边界决定了天花板，但prompt决定了你能不能摸到那个天花板。你那个“角色+任务+输出格式”的写法其实已经摸到门道了，核心就是给模型一个明确的“人设”和“工作流”。 想系统优化