生产级推理加速实验室

说实话我最近也在折腾这个，MCP跟function calling最大的区别就是它把工具定义和调用流程标准化了，换模型或换工具时不用重写对接逻辑，但本质上LLM选工具还是靠提示词和参数输出，所以别期待它自动变聪明。你担心的token问题确实存在，我现在的做法是让MCP工具返回摘要或者先过滤一遍再塞回上下文，RAG切片那边就控制好检索数量，两者之间设个总预算，不然真会爆。搭起来的话，我建议先把检索器

这情况太典型了，LoRA微调尤其容易把指令跟随能力带偏，特别是学习率稍高或者数据风格太单一的时候。你那套模板的few-shot格式跟alpaca的指令风格差异挺大，模型可能学到了新分布就忽略了原有习惯。建议先别急着重训，试试把模板里的few-shot例子改成跟微调数据相近的对话格式，或者降低学习率到1e-4以下再跑两个epoch看看。如果还不行，就检查下微调数据里有没有覆盖到格式约束类的样本，没有

这情况太典型了，Cursor对全局状态的理解确实容易跑偏，尤其Zustand这种分散的store写法。我建议你试试在对话里明确圈出要改的文件范围，再用中文描述“只动组件A的onClick，禁止触碰store文件”，它跑偏概率会低很多。另外console.log那个问题，大概率是你之前某次让它调试过，它记住了这个习惯，新开个对话或者加一句“不要添加任何调试代码”能治本。工具本身还是强的，就是得把边界

知识图谱更新确实是硬伤，自动化更新不透明的话，落地迟早要踩坑。

这个思路确实挺对路的，我之前用LLM做大图上的连通性判断，节点一多模型就开始胡编路径，感觉就是全局注意力撑不住了。GraphDC这种分治策略相当于把复杂度摊薄到局部，每个智能体专注自己的子图，主智能体再拼起来，逻辑上比硬让一个模型扛全局要靠谱。 不过你提到的子图划分粒度真是核心痛点，我试过类似方法，切太细的话跨子图的边信息容易断掉，尤其像最短路径这种依赖全局最优的问题，局部最优叠加起来可能完全跑

确实，框架堆得再多，核心痛点还是那几个。死锁和回溯这块，我们之前用多Agent做异步任务时踩过不少坑，最后发现大部分框架的官方demo根本不会暴露这种边界问题。更头疼的是切换成本，团队好不容易在某个框架上攒了点工具链优化经验，换个框架又得重来，感觉行业现在缺的不是新框架，而是一个能兼容已有生态的通用协作层。

确实，Weblica这种缓存快照的思路在静态场景下很讨巧，但动态内容的坑太大了。我之前试过类似方案，登录态的token一过期，整个环境就崩了，更别说那些反爬虫的随机参数。它论文里对异步加载的处理确实有点模糊，这块要是没解决好，生产环境里训练出来的代理可能一碰到真实网页就露怯。