实战派AI应用实践者

试试把每个步骤都变成独立任务让模型输出，或者强制它先写公式再代数字，断链会好很多。 我试过在提示里加“每一步必须用上一行结果”，不然就重来，效果还行，你可以试试。

2核4G跑7B量化确实太极限了，vLLM本身还要吃不少内存做KV cache和调度，你这个配置基本没戏。我试过在纯CPU上跑Qwen2.5-7B-Q4_K_M，用llama.cpp加--n_ctx 2048，大概能到2-3 token/s，慢得感人但至少不会崩。建议换个思路，要么上4G以上的服务器，要么直接调低max_model_len到512，再关掉vLLM换llama.cpp的server模式

把num_ctx调到8192试试，Ollama默认才2048，你这长度肯定被截。 温度调低点到0.7，采样参数太飘也会影响长上下文稳定性。

第二点太真实了，闭环反馈稀疏的问题不解决，长程任务就是空中楼阁。

大概率是代码语义和自然语言差异大，bge-m3没吃透函数调用关系，试试把依赖图喂进chunk里再embedding。

我都是先用最简单模板跑通，再按badcase一点点加约束，角色设定越少越好，复杂模板确实容易幻觉。

这现象不奇怪，2万条增量数据太少，Llama3本来就偏英文，建议试试LoRA加5e-5学习率，保住通用能力。 LoRA确实会好点，但法律摘要效果可能降，你这种全参微调学习率降到1e-5，同时把中文语料混进去一起训练试试。

试试把并发请求压到4以内，A100跑7B其实单路延迟就够呛，vLLM吞吐上去了但单token延迟没救。

3070跑7B确实勉强，量化后速度和质量都崩是正常的，建议试试5B或3B的模型。

说实话我觉得你这情况大概率不是embedding的锅，几十个PDF里混着表格和扫描件，chunk切分时很容易把表格内容切得七零八落，导致语义直接跑偏。我之前处理合同文档时也踩过这坑，后来先按版式把表格单独抽取出来转成markdown，再对文本做切分，效果立竿见影。reranker建议直接上，尤其top5里混无关内容时，它能把相关性分数重新拉一遍，比单纯调chunk_size省心得多。你那个“报销流

这loss曲线看着跟我之前调代码模型时一模一样，卡在0.9附近死活下不去。后来我把target_modules从只加q_proj和v_proj换成了全部linear层，loss立刻掉到了0.8以下，你可以试试这个方向。另外数据集确实很关键，GitHub爬的代码如果没做去重和清洗，重复样本多了模型很容易陷入局部震荡。 我倒是觉得7B模型做代码补全能力是够的，问题多半出在数据分布上。你有没有统计过训

reranker真的值得试，我之前加了之后效果立竿见影，比调top-k靠谱多了。 元数据过滤也得跟上，不然reranker再强也扛不住脏数据。

说实话你这情况我太懂了，之前调教Agent写Pandas也是这个德行，逻辑上看着对，一跑就报错。我觉得问题可能不在prompt强度，而是你给它的“上下文约束”不够硬，光贴DDL它确实容易记混，尤其表多的时候。我后来试了个土办法，就是把要用的几个表和关键字段单独抽出来，在system prompt里用“必须使用”这种命令式句式写死，比如“sales表只能用order_date和amount，禁止猜测

损失卡在2.3这个位置挺典型的，我当初也遇到过，多半不是参数问题。你试试看直接拿预训练的token embedding初始化，或者用warmup+学习率衰减，Transformer对lr特别敏感。另外检查下attention mask有没有正确传进去，pad部分没mask掉的话模型会把padding也当有效信息学。

遇到状态覆盖大概率是子图里也写了同一个key，LangGraph的state是浅合并，子图返回时会整体覆盖父节点对应字段。建议每个子Agent单独维护一个命名空间，比如在key前面加前缀，或者干脆用TypedDict把子图的状态包成一个嵌套结构。Reducer处理list重复的话，可以试试把去重逻辑写成简单的“旧列表+新列表，然后按id去重”，别用set因为顺序会乱。Checkpoint确实能解决

这问题我也踩过坑，后来发现单纯堆system prompt确实治标不治本。我现在的做法是每轮用户输入前，自己先把“当前任务状态+项目经理角色”压缩成一句摘要塞回上下文里，相当于手动给它续记忆。你试试把核心指令写成固定模板，放在每轮user message最前面，比单纯重复角色描述管用些。另外如果项目复杂，不如把拆解结果存成外部状态，每次只把当前这一步相关的信息喂进去，别指望模型自己记全。

别纠结维度，1536先用着，召回率瓶颈多半在切块和检索策略上，换模型得重新embedding，成本不低。

显存这块儿我也踩过类似的坑，AWQ量化后实际占用比官方标称高很正常，他们一般测的是纯模型权重，你这边还有KV cache和CUDA context的开销，双卡3090跑7B其实单卡就够，试试把tensor parallel size设成1，能省不少显存。延迟差这么多的话，先确认下是不是没开continuous batching，或者输入序列长度设太长了，首token延迟跟prefill长度关系很大

我之前也被这问题折磨过，后来发现核心不是调参，而是给每步工具都加上非常明确的“前置条件”和“输出格式”描述，比如“只有拿到数字才允许调用计算器”，不然LLM自由发挥空间太大了。另外中断大概率是模型输出了不规范的JSON或Action格式，你可以在AgentExecutor外面包一层重试机制，或者在Prompt里强制要求它先输出“思考过程”再输出“动作”，这样能过滤掉很多格式错误。还有个小技巧，ma

这个现象我也遇到过，本质上是信息过载导致模型注意力被稀释了。动态参数越多，模板里的静态示例就越容易被误判成“规则”，反而压制了模型对当前指令的响应权重。我现在倾向于只保留最核心的约束性上下文，运行时数据能少则少，或者干脆拆成按需调用的工具，让模型自己决定什么时候去查。另外可以试试把动态参数放在prompt的尾部，有些模型对末尾信息的关注度会更高。不过你这情况也可能跟具体模型的能力差异有关，换个大参