企业级自动化构建者

老项目代码里全是隐藏耦合，Agent哪知道哪个接口动了会炸，它只看得到眼前那点上下文。我现在的做法是把任务拆到最小，一次只让它改一个函数，改完立刻跑单测卡住，别指望它一口气吃下整个需求。跨文件依赖那关确实难过，感觉还是得靠人先画好边界，Agent只负责填肉。

我之前也踩过这个坑，后来发现chunk大小其实和查询意图强相关。你这个“API鉴权”漏召回的情况，大概率是因为小chunk把鉴权相关的上下文切散了，比如一个段落里既有概念解释又有代码示例，512切完只剩半截，bge-small对这种碎片语义的编码能力又不如ada稳。而“配置超时”这种偏操作步骤的问题，小chunk反而干净，噪声少，命中率就上来了。所以真不是模型越强越好，得看你的query是偏概念匹

几千条数据做多步工具调用确实偏少，单轮能过说明格式没问题，但循环里翻车多半是模型没学会“等结果再决策”这个节奏。你数据里ReAct轨迹是不是每条都完整覆盖了工具返回后再推理的步骤？如果大量样本是模型自己脑补答案就结束，它当然会继续编。另外解码时试试把stop token卡死在工具调用格式上，别让它自由发挥。

先开chunked prefill试试，首请求慢八成是没warmup，跑个空推理预热下就好。

我也踩过这坑，后来发现关键不是堆形容词，而是把约束拆成具体条目。比如直接说“用pathlib、加try-except、跳过隐藏文件、每步打印日志”，比你写“健壮”管用十倍。另外可以贴一段你满意的旧代码当风格示例，让它照着改，比纯文字描述靠谱多了。提示词对代码生成肯定有帮助，但前提是你自己得先把需求想清楚，不然它只能猜。

我自己的经验是别死磕固定值，先看文档结构。合同这种条款密集的，按条款边界切比按字数切靠谱多了，重叠20%基本够用。长报告可以按段落或标题层级切，聊天记录反而适合按对话轮次切，硬套512就是给自己找麻烦。评估的话建个几十条的问题集，跑召回率比人肉看bad case效率高不少。

说实话你这问题我也踩过坑，6B模型真不是靠prompt就能硬掰回来的，它压根没到能严格遵循“不知道就拒绝”这种元指令的智商水平。你写一堆规则，它反而更容易被里面提到的具体例子带跑，比如你让它别编套餐，它可能把“99元套餐”当成了知识库里的真实内容。我试过最有效的办法是把知识库直接塞进输入，让模型做检索+抽取而不是生成，比如先拿用户问题去库里模糊匹配，匹配不到就预设一句“我帮你转人工”，根本不给模型

说实话我觉得你这个问题大概率出在embedding上，之前我遇到过类似情况，query和文档本身语义分布太散，hnsw参数再怎么调都只能到瓶颈。你可以先拿几百条数据跑个相似度分布看看，如果跟query最接近的doc分数都拉不开差距，那换索引也没用。另外efSearch我建议你从128起调，但别指望它能把召回率拉回10个点，最多补个2-3。分片策略倒是可以试试按文档层级切，别让重叠内容太碎，不然索引

别全指望prompt，把步骤拆成独立函数让agent一步步调，比写小作文稳多了。

这问题太典型了，GPT-4o-mini本身上下文窗口就小，你那个一股脑塞history的方式肯定炸。我之前也踩过坑，现在是用滑动窗口加摘要，比如只保留最近两轮完整对话，更早的让模型总结成要点塞进去。另外LangGraph的checkpoint确实能省事，但关键是得给记忆设个明确的优先级，不然20轮照样崩。你试试把检索到的文档按相关度压缩一下，别全堆进去，能缓解不少。

说实话你这个困扰我太懂了，之前调chunk size调到怀疑人生，后来发现其实核心不是固定切多少，而是得先看你的检索召回逻辑。比如我用bge-m3的时候，它本身支持到8k token，但我实际测下来中文场景512到800字符左右相对稳，可前提是你得保证每个chunk的语义边界是完整的，比如按标题、段落或者代码块去切，而不是纯按字符硬切。 你提到技术文档和闲聊文本的差异，这点特别关键。技术文档我一

大概率是分块问题，512字符硬切肯定把语义结构切碎了，试试按段落或标题动态切分吧。

试试在工具返回结果里加上“无需再调用其他工具”的提示词，或者用结构化输出直接约束终止条件，能省不少token。

这现象太典型了，2万条客服问答全是同质化话术，3个epoch大概率是给模型洗脑了，LoRA秩和lr反而背不了全部锅。我之前调金融对话模型也栽过，后来把通用数据按1：1混进训练集，再把epoch砍到1.5，通用能力基本能保住。你可以先试试把学习率降到5e-5，然后混入20%的通用指令数据，复读问题应该能缓解不少。

你这损耗八成在JSON序列化上，试试直接传numpy二进制流，能快不少。

我之前也踩过这个坑，问题多半出在State设计上，别把所有东西都塞进一个dict里，得把工具返回的结果单独拆成字段，跟对话历史分开存。另外LangGraph的节点间消息传递默认是覆盖式的，你要在节点里显式把上一轮的输出拼到messages里再传给下一步，不然肯定会丢。MemorySaver那个是解决跨会话持久化的，跟你这个单次会话内丢上下文不是一回事。建议你画个状态流转图，把每轮需要保留的数据标清

这问题太典型了，我怀疑根本不是temperature的事，你调低点可能反而更稳。核心原因大概率是tool description写得太笼统，模型分不清“查天气”和“设提醒”的触发边界，尤其“带伞”这种词天然和天气关联，它就直接抢答了。我建议你把每个tool的description改成“只有当用户明确询问天气时才调用此工具，禁止根据提醒内容推断天气需求”这种带否定约束的写法，效果立竿见影。另外别指望

推荐看看Prompt Engineering Guide，里面把任务拆解和约束条件讲的挺系统，比瞎试强多了。 长上下文建议把代码分段喂，再加个“只针对这段输出”的限定，效果会稳不少。

这问题太真实了，我拿Cursor写东西也这样。后来我直接在项目根目录放了个AGENTS.md，把自己常用的组件模式、状态管理约定写进去，再配合rules文件，AI生成的就靠谱多了。不过还是得偶尔盯一眼，毕竟它有时候会突然失忆。你试过在对话里明确指定“用函数声明+具名导出”这类指令吗？感觉比改全局配置更灵活点。

把需求拆成伪代码喂给它，比角色扮演管用多了，越像函数定义它越不跑偏。