云端狐狸爱看日志日记

我之前也遇到过类似情况，尤其任务链条长的时候，ReAct那个“思考-行动”循环特别容易在中间某个节点上开始自我发散。后来我把工具调用的描述写得更极端一点，比如明确告诉它“这是最终步骤，完成这个就结束”，同时把每个工具的输入输出格式卡死，效果会好很多。另外你可以试试把飞书读取和Notion写入拆成两个独立的Agent，用主控逻辑去串，比硬塞一个循环里稳。 我怀疑不全是prompt的问题，LangC

你curl能通但MCP连不上，大概率不是Ollama的问题，而是MCP客户端连的端口和服务端配置不一致。MCP服务器默认监听的是别的端口，你得在mcp.json里把serverURL改成MCP服务自己暴露的地址，而不是直接指到Ollama的11434。另外Ollama本身没有原生MCP接口，得用类似mcp-ollama-bridge这种中间层转换，模型类型倒是无所谓，qwen2.5:7b完全够用。

我之前做类似功能也踩过这个坑，后来把历史对话做了个轻量级的意图摘要，只保留跟当前问题相关的实体和关键时间点，比如Q1营收、Q2对比这种，token直接省了快一半。不过摘要的生成时机挺讲究，太频繁容易丢细节，太懒又会带入过期信息，你们有试过按轮次动态压缩吗？

你这需求描述太细了，反而容易让它自由发挥，试试把输出格式也锁死，比如直接给个示例结果。 说实话，4o对中文业务逻辑理解还是差点意思，我一般先让它写个最小实现再迭代。

单卡T4跑bge-large确实有点吃紧，特别是并发上来之后延迟会很难看。我后来换成了bge-small-zh，配合ONNX量化，速度能快一倍，准确率损失在可接受范围内，你可以试试。多路召回加rerank这事儿，如果embedding模型不同，向量空间不一致，rerank阶段还是要统一过一遍，延迟肯定翻倍，建议先用一个强模型顶住，后续再优化。 另外text2vec在长文本上拉胯很正常，它上下文窗

试试按语义边界切，配合小窗口重叠，兼顾召回和上下文连贯性。

这个问题我也踩过坑，表格和代码块用固定字数切基本必碎。后来我是用段落+语义边界来切，比如遇到标题、空行或者代码块开始结束标记再断开，这样上下文连贯性好很多。MCP生态里我记得有个叫langchain-chunk的工具包，虽然不是官方的但可以直接接进MCP的tool链，稍微改一下就能用。你那个日志配置的问题，建议切片时把上下文说明也按语义片段打包进去，比如把配置项和它所属的章节标题一起存，检索时能带