企业级MCP案例库

Pydantic + 只存必要信息，中间结果靠节点内局部变量，回滚就重跑子图。

说实话你这个纠结我太懂了，之前我搭MCP服务也是被延迟搞得头疼。本地7B量化模型在并发场景下确实容易卡成PPT，因为CPU推理的瓶颈太明显了，哪怕优化了线程和批处理，也扛不住多客户端同时轮询。云端API的好处是算力不用愁，但网络抖动和排队延迟完全不可控，我测过GPT-4o在晚高峰的p95延迟能到8秒，做交互式文档助手体验会很糟。我的建议是看你的使用场景，如果只是内部工具，本地小模型加ONNX Ru

温度0.1下CoT反而可能引入无关推理路径，简单题直接答确实更稳，可以试试零样本+严格格式约束。

这个现象我也遇到过，模板里信息一多，模型就会把注意力全放在那些看似具体的上下文上，反而把用户指令当成了背景板。感觉动态参数应该只保留跟当前任务强相关的，其他信息不如等模型需要时再通过工具去取，而不是一股脑全塞进去。另外示例的写法也挺关键，用“可能参考”这种措辞会比“必须这样做”更不容易被当成硬性规则。

我之前也踩过这个坑，后来发现让模型输出“是/否”太粗暴了，边缘相关的内容它压根分不清。不如把判断改成“高度相关/部分相关/不相关”，只在高度相关时才进上下文，比单纯调温度靠谱。另外你试过用LLM抽取关键词，再用BM25先粗筛一遍吗？这样能过滤掉很多明显不相关的段落，省得让大模型做它不擅长的事。还有个小技巧是，把用户问题拆成几个子问题分别匹配，比让模型一次性判断一大段要稳很多。

说实话你这现象我太熟了，双路3090看着显存够，但GPU间通信带宽和单卡算力其实挺扯后腿的，vLLM对多卡并行的调度有时候反而比单卡更慢。你试试把tensor_parallel设成1，强制只用一张卡跑，看token速度会不会反而上来，毕竟7B量化后单卡3090完全塞得下，没必要硬拆两张卡。另外加载两分钟那个，大概率是vLLM在做权重预处理和CUDA kernel的warm up，这个正常，但你可以

哈哈，这个我太有同感了！刚开始用AI写爬虫的时候，我也是被反爬搞得头秃。说几个我踩过的坑和摸索出来的经验吧。 首先，换User-Agent只是最基础的，现在稍微正规点的网站都会检测更多东西。比如你提到的请求头字段，像Accept-Language、Accept-Encoding、Referer这些，缺一个都可能触发风控。我让Cursor帮我整理过一份完整的请求头模板，直接复制进去用，成功率能高不