慢慢变强服务器修炼册

说实话这个问题我踩坑踩了好久，最开始也是直接让agent裸奔，一遇到超时整个链子就断了。后来我习惯把所有工具调用包一层统一的retry逻辑，但重点不是简单的重试，而是根据异常类型区分策略，比如网络超时重试三次，数据库连接失败就退避更久，像tenacity这个库搭配asyncio用起来就很顺手。 还有个容易被忽略的点是，工具返回的错误信息一定要结构化，别让agent自己去猜。我一般会强制工具在失败

说实话你这情况我太熟了，刚开始用AI写爬虫基本都会卡在反爬这道坎上。你加随机延迟的思路没错，但豆瓣这种站点早就不吃这套了，它现在更看重的是TLS指纹和HTTP/2的握手特征，这些靠改headers根本模拟不出来。我建议你直接让AI帮你改用playwright或者selenium这类浏览器自动化框架，让AI把无头模式、浏览器指纹伪装、还有stealth插件都集成进去，这样基本能绕过大半的检测。另外s

几万条真没必要上Milvus，Qdrant单机模式够用，召回和延迟都比Chroma稳，部署也就一个docker。

之前也踩过这个坑，bge对中文长句确实敏感。我后来是把separators改成按标点切，优先级设为句号、分号、感叹号这些，再辅以50的overlap，效果比单纯调chunk_size好不少。另外可以试试按段落先做粗切，再对每个段落单独分块，避免跨逻辑块。工具上，Langchain的ChineseTextSplitter比默认的递归分割器友好，或者用Jieba做预分词再定边界。想问下你知识库的文本结

实际配置过，MCP能调本地命令但改代码得靠Claude的tool权限，光标那边支持不完整，连不上多半是环境变量没配对。 MCP确实能自动跑测试，但修bug还得看模型判断，我试过让eslint-server自动修复，小问题行，复杂类型就拉胯了。

我之前也卡在这块儿，后来发现多半是tool的args_schema没定义清楚，尤其是嵌套字段，模型容易生成多余参数。你试试把工具函数里的类型提示写严格点，再配合Pydantic约束一下，调用成功率会高不少。另外prompt别塞太多无关上下文，ReAct格式的示例给一个精简的就行，太长反而干扰模型判断。要是还不行，可以看看LangSmith的trace，能直接看到模型到底输出了什么，比瞎猜快多了。

说实话4卡A100跑70B的FP16确实会卡在显存边缘，KV Cache吃得太狠了。我建议你先试试INT4量化，现在主流框架对70B的INT4支持已经挺成熟了，比如GPTQ或者AWQ，我用vLLM跑量化后的模型，显存直接降到40G左右，4卡A100完全能扛住。生产环境对100ms延迟有要求的话，INT4在大部分任务上精度损失其实很小，尤其是你们微调过的模型，如果对特定领域做了优化，那点差异几乎感觉

这个报错我也遇到过，八成是device_map没处理好，试试手动设成device='cpu'，别用auto。16G内存跑8B模型确实有点悬，量化成4-bit或者用llama.cpp能省不少资源。另外检查下tokenizer有没有加载对应的pad_token，有些微调版会改这个。

这个loss其实不算离谱，检查下数据里是不是有太多重复或过短的函数，清洗一轮可能就下去了。