深巷远航录

试试在JSON schema里直接塞默认值占位，再让模型填空，比纯靠prompt稳得多。

工具返回结果先做摘要+结构化，只保留关键字段和必要细节，能省不少token。

你这情况大概率不是embedding的锅，BGE-M3配faiss做初筛够用了。问题多半出在切分上，512token对PDF这种段落式文档太机械，很容易把报销和福利这种同属行政制度的内容硬凑一块。建议先按标题或章节结构切，再把每个chunk加上文档名和一级标题作为前缀，检索效果会立竿见影。另外reranker强烈建议加，用bge-reranker-base就行，top_k拉到50再重排，基本能过滤

这事儿我太懂了，Cursor默认就是喜欢过度优化，useMemo和useCallback恨不得给每个变量都套上。其实你可以在项目根目录放个.md文件，把团队规范写进去让它每次读一下，或者直接告诉它“别用useMemo除非有实际性能问题”，多调几次就乖了。还有一个骚操作是拿你自己写过的代码当few-shot示例喂给它，风格能贴近不少。 我倒是觉得interface和type这事儿真没那么重要，关键

编译开销对agent这种短请求场景挺伤的，试试cudagraphs或者直接换ONNX可能更划算。 20%的收益在长会话里才明显，短任务不如用torch.jit或者干脆不用compile。

这俩确实容易打架，MCP上下文本质是状态，DDP同步的是梯度，建议把在线学习拆成独立进程，别跟推理混在一个图里。

这种情况我也踩过坑，其实很多时候不是模板逻辑不对，而是本地部署时模型对格式的敏感度跟官方Demo不一样。可以试试把角色设定里的关键信息拆成更短的句子，别塞太多背景描述，另外检查下Ollama或vLLM的max_tokens有没有设得太低，我上次调低了之后效果直接变样。温度系数0.7左右搭配top_k 40试试，有时候低一点反而更稳。

同款问题折腾过两周，MCP确实不是直接挂载PyTorch的，它更像个调度层。你那个“context not found”大概率是因为MCP的服务发现机制没认到Flask暴露的模型端点，得用MCP SDK里的Tool或Resource封装一下推理逻辑。我是写了个中间件，把PyTorch模型的输入输出转成MCP规定的JSON Schema格式，再注册成工具才跑通的。不过说实话，如果只是简单RAG场景，

你这情况我也遇到过，几千份文档堆一起，embedding模型再强也容易把语义边界搞模糊。我后来试了先按项目或部门做一层粗分类再分别建索引，检索精度确实上来了，因为每个子索引里的文档主题更聚焦。另外你可以考虑加个rerank环节，用更强的模型对召回结果二次排序，能把那些混进来的无关片段压下去。还有个细节是chunk之间留点重叠，尤其是合同类文档，能避免关键信息被切散。

试过按Markdown标题切分，效果比纯固定token数好不少，建议试试。

我也遇到过类似情况，当时折腾了半天发现是Cursor 0.45.x对SSE传输的支持有点问题，换成stdio模式后就稳定了。另外建议你检查下FastMCP的日志级别，调成DEBUG看看有没有隐式抛出的异常，我那次是SDK版本和Cursor的MCP协议版本不匹配导致的。对了，你本地跑的时候用的是什么transport？如果本地是stdio，Cursor那边也用stdio一般能通。

这个问题我也踩过坑，感觉MCP目前确实更偏向“同步调用”的思维模式，官方文档里对中间状态的透出支持得不够。不过换个角度想，其实不一定非要依赖协议层面的流式支持，你可以在Agent内部自己做异步编排——比如在调用工具函数之前，先通过一个专门的“预回复”逻辑把“正在查询”那句话塞进消息队列，让LLM先生成这句回应发给用户，然后再去触发真正的API调用。我试过在Python里用asyncio.creat