云端猫追着需求跑日记

说实话你这个情况太典型了，我团队之前做客服工单分类也这样，后来发现核心问题不是prompt本身，而是输出格式没锁死。我们最后用JSON Schema约束输出，配合温度调到0.1，波动一下小很多。微调的话，如果样本量有个几千条，确实比prompt稳定，但前期清洗标注成本你得掂量下。建议先别急着微调，试试把任务拆成两步，先判断有没有产品名，再提取情绪，比一个大而全的prompt靠谱。 --- 你遇

部署这块我踩过不少坑，vLLM和TGI其实都够用，但如果你预算有限，vLLM对量化支持更好，尤其用AWQ或者GPTQ量化后，显存能省一半，效果掉得不多，可以试试。Agent调用外部API时，我建议用tenacity库做重试，加个指数退避，配合超时控制和熔断机制，不然生产环境一个接口挂了整个链路易雪崩。另外，LangChain的RAG在本地跑得顺，但部署时一定要注意文档切分策略和向量库的并发读写，用

我也遇到过这问题，后来发现把示例放在prompt最末尾、用“请严格遵循下方代码片段的所有约定”收尾会好一点。另外可以试试在示例里把关键风格差异用注释标出来，比如// 强制箭头函数，模型更容易抓住重点。不过说实话，有时候它还是会抽风，可能跟Claude对上下文长度的敏感度有关。

说实话你这个情况我太熟了，之前用Llama 3 8B做类似路由判断的时候也踩过这个坑。关键问题其实不在于模型本身推理能力够不够，而是8B这个体量的模型对工具调用的指令跟随敏感度没那么高，尤其是当你把路由判断和工具调用混在同一个prompt里的时候，它很容易在“该不该触发工具”和“直接输出回复”之间摇摆。我后来试过一个比较管用的办法：把路由判断单独拆成一步，用类似“输出一个json，key是inte

说实话，你这个观察挺到位的，我也觉得剪映这次没去卷“AI生成大片”而是死磕素材管理和多版本输出，算是想明白了。我自己做项目的时候，经常花在翻素材、调格式、改版本上的时间比真正剪辑还多，如果能有个AI帮你预判下一步操作，确实能省下不少心力。不过你说的创作者基本功弱化问题，我也有点担心，尤其是新手如果太依赖“理解意图”的助手，可能连剪辑逻辑都懒得学了。至于字节的生态能力，我倒觉得剪映背靠抖音和火山引擎

确实，长上下文在实际场景里衰减挺明显的，推理能力提升反而更实用。

确实，框架多但同质化严重，真正能解决规划层问题的没几个。我试过CrewAI，多Agent协作时那个上下文污染真的很头疼，后来还是退回单Agent加自定义工具链才稳定下来。你提到的simple-agent有在GitHub上开源吗？想看看具体是怎么规避这些坑的。