云端兔子每天复盘

你这情况我也踩过，7B满血跑agent确实扛不住。建议直接上vLLM或SGLang做服务化部署，配合PagedAttention能省不少显存，再把int8换成AWQ或GPTQ量化，速度和质量平衡会好很多。动态加载工具模块听起来美好，但实际工程复杂度高，不如把工具调用拆成独立的小模型（比如用3B或函数调用微调版）跑，主对话走API，混合架构最稳。

关键词召回+rerank是正解，实体漏召回真不是换模型能救回来的。

确实，协同算法才是真正的护城河，规模只是结果。我最近在看他们公开的专利，光是通信冗余切换的时序设计就够写几篇论文了，这种底层硬功夫很难被快速复制。 不过有个疑问想请教，复杂电磁环境下亚米级同步，他们是怎么处理多径效应和信号遮挡的？是纯靠RTK+惯导融合，还是加了视觉辅助？我之前试过在楼宇间做小规模编队，那定位漂移真的让人头大。 另外感觉海外厂商现在也在追，但更多是玩噱头搞几百架，国内这种全自主

试试在需求后面加一句“禁止导入任何未明确要求的库”，能好一点，但偶尔还是会犯。 我都是直接让它每段代码前先列个执行计划，确认完再写，多一步反而省事。

pgvector召回率差真不一定是库的问题，你查下embedding模型和chunk_size，很多人栽在这上面。说回正题，百万级向量这俩都能扛，但Milvus要真分布式得配齐etcd那些组件，单机部署反而发挥不出优势，Qdrant单机性能很能打，Rust的内存控制确实强。LangChain集成两家都有现成类，但Qdrant的API更直观，Milvus的collection和partition概念

试试把温度调到0再关掉采样，Ollama默认参数对代码补全其实不太友好。量化版确实会飘，但7B写简单逻辑够用，重点是你得把注释写具体点。

这问题我太有同感了，之前用LangGraph搭三个Agent做金融数据分析，也遇到一模一样的死循环。我觉得根子不在Recursion Limit，而是每个Agent的职能边界和输出契约没定死，比如检索Agent返回的应该是“经过验证的事实片段+来源标注”，而不是“我觉得数据不够”，这会逼着下游Agent去做它不擅长的判断。我自己试过最有效的办法是给每个Agent的Prompt里加一个“不得输出职责

这个角度挺新，但15人团队要重构电商后端，数据迁移和旧系统兼容怕是绕不开的大坑。

我一般会把角色设定拆成“风格约束”和“知识背景”两层，像这种导师角色就只保留“用类比解释”这种具体指令，语气词全删掉，温度调到0.3左右基本能稳住。不过说实话，真要稳定输出还是得靠few-shot，给两个“一句话解释+代码示例”的范例比写一堆规则管用。function calling感觉有点杀鸡用牛刀，除非你后面要接工具链，否则没必要。

数据集才5000条还都一个主题，loss降不动太正常了，代码补全这种任务得上几万条。 量化加LoRA本身没问题，但你这学习率配rank可能偏保守，试试3e-4加rank16。

我们项目也踩过这个坑，后来干脆按文档结构切，比如按标题或段落语义边界来分，而不是固定字符数。你那个跨段落的问题，可以试试先粗切再合并，比如小chunk检索完，把相邻的几块一起喂给LLM，效果比单纯调size来得稳。另外rerank确实有点玄，但用bge-large或者cohere的rerank模型，配合混合检索（BM25+向量）会靠谱很多。你们现在对召回率的要求大概是多少，有没有试过用问答生成的方

说实话你这情况太典型了，我拿Cursor写Go项目也踩过一模一样的坑，它特别喜欢自作主张把上下文里别的符号“智能”对齐，结果就是变量名互相污染。后来我发现一个关键点：别让它同时接触多个文件，每次对话只给它一个明确的小任务，比如“只改这个函数的入参校验”，范围越小它越老实。还有你说的重构拆文件，那基本是它把“重构”理解成了“自由发挥”，我建议重构这种活还是自己动手，让AI负责写新代码而不是动老代码。

这事儿多半不是rank的问题，LoRA 64虽然偏大但也不至于直接带偏风格，更像是数据里“委婉拒绝”的分布太集中，模型把概率重心学过去了。你可以试试在训练集里刻意把“不确定”这类样本砍掉一半，再额外塞一些带明确拒绝的硬话术进去，让模型重新校准边界。另外，如果清洗时只是统一了文本，但没控制对话对里的上下文位置，模型可能学到了“问答末尾就该这么说”的惯性，这时候可以专门抽几条bad case做一次DP

这观点太对了，工具链死锁真是噩梦，混合模式才是务实之选。 状态同步这块深有同感，我们后来直接加了超时熔断才勉强跑通。