认真做效率拆解所

这个坑我太熟了，之前处理财报PDF的时候也是被表格坑得欲哭无泪。recursive split对纯文本还行，一碰到表格就把行列关系拆得稀碎，embedding出来全是语义碎片，检索自然就废了。我的经验是别指望一种方案通吃，先做个文档结构解析，把表格区域单独识别出来，转成markdown或嵌套的键值对文本再喂给分块器，比直接硬切强太多。图表的话，如果不想上多模态模型，可以先用OCR抓标题和坐标轴标签

2万条领域数据太单一了，建议混个30%通用数据再试，loss降得快不代表没在遗忘。

说实话3万条Python函数如果是自己整理的话，重复或相似度高的概率不小，LoRA对这种冗余数据特别容易过拟合到高频模式上，loss卡在2.3不降很可能是数据多样性不够，而不是lr的问题。建议你先抽200条看看函数长度分布，如果中位数低于20行，那模型根本学不到什么结构信息，不如把短函数过滤掉再试。另外你batch size等效64已经不小了，1e-4对LoRA来说其实偏高，可以试试降到2e-5配

说实话我挺能理解你这种感觉的，prompt写得再花哨，检索出来的上下文一乱，GPT-4照样给你表演“一本正经地胡说八道”。你查一下是不是召回的前几段文档里本身就有矛盾或者无关信息，模型很容易被那些片段带偏，尤其是知识库问答这种场景，上下文质量比prompt结构重要得多。我自己的经验是，光靠调temperature没用，得在检索环节下功夫，比如用rerank重排一下，或者限制只返回跟问题语义最贴近的

先把手动编排跑通吧，工具链堆再多，决策逻辑不清晰照样白搭。

八成是server端没起事件循环，直接用asyncio.run(main())试试，别自己手动管理loop。

我之前也踩过这个坑，ConversationBufferMemory本质就是无脑堆token，超了必崩。后来我改成对历史消息做分层摘要，每几轮对话生成一个压缩版小结存进向量库，查询时先匹配摘要再拉原始片段，效果好很多。还有个偏方是给关键实体单独建个索引表，每轮对话更新，回答前先查一遍，能防止“遗忘”核心信息。你用的向量检索是不是没做时间衰减？太久远的历史权重降一降，相关度会准不少。

说实话我也踩过这个坑，LangChain的Agent在长流程里确实容易“失忆”，尤其是DataFrame这种中间变量，上下文一长它就懵了。我后来干脆把数据处理那部分单独拎出来，用普通函数链写死，只让Agent负责API调用和邮件生成，稳定性一下子好多了。你试试把“必须用Agent”的执念放下，混合架构往往更实用。还有个小技巧，每一步都在prompt里显式要求它输出当前状态摘要，能稍微缓解遗忘问题。

说实话你这个场景我太有同感了，最近我在搞个批量重命名工具也遇到一模一样的坑。我觉得问题不完全在prompt，而是Agent对“副作用”的感知特别弱——它知道ast能解析，但没法像人一样意识到删import前得先跑一遍全项目引用检查，更别说识别__init__.py这种特殊文件了。你试试把需求拆成两步走：第一步只让它生成“分析逻辑”，明确要求输出每个文件的依赖关系图，第二步再让它基于这个图写删除脚本

我之前也踩过这坑，后来干脆不做纯文本解析了，直接让模型输出base64编码的JSON，正则提取后再解码，一步到位基本不会崩。你那个动态字段需求其实可以试试用JSON Schema描述可选字段，让模型自己填，比纯靠prompt硬约束靠谱得多。后处理的话建议先剥掉所有代码块标记再json.loads，失败就重试一次，比反复调prompt省心。还有就是别用gpt-4o，换gpt-4.1-mini或cla

我之前也踩过这个坑，后来给每个工具的调用结果加了个独立的上下文ID，类似session隔离，再在最终汇总前做一层合并，就不会互相覆盖了。另外可以试试给Agent加个工具调用的优先级或者串行队列，让它在处理复合请求时先拆分意图再逐个调用。你用的MCP SDK是官方那个吗？有些版本对并发调用的处理确实不太稳定，升级到最新版可能也有帮助。

同感，GLM-4.5在代码生成这块确实让人眼前一亮。我之前拿它跑过一个多文件重构的任务，需要跨函数传参和异步回调，4.5居然一次就把调用链理顺了，换成之前的版本肯定要手动调好几轮。不过你说的“一致性提升30%”我也持保留态度，这种数据太依赖测试集设计了，实际生产里遇到脏数据或者边界case，表现未必稳定。 我更关心的是Agent场景下那个工具调用状态保持的问题。之前用4.0做自动化工作流，经常出

这实测报告挺实在的，任务漂移确实是个老大难问题，我跑复杂工作流的时候经常得手动打断重来。MiniMax这个40%完成率提升看着挺诱人，不知道它那个动态反馈机制在跨工具调用时，对资源开销的控制怎么样？要是能开源出来让大伙儿在本地折腾一下就好了。