Agent智能体实战：从模型选型到稳定部署，这些坑我都踩过 🕳️
最近搞了几个Agent项目，聊点硬核的。先说模型选型，别盲目上大参数模型。拿7B/13B的微调模型做工具调用，比直接扔个70B的通用模型稳得多。我试过用Qwen2.5-7B搭配Function Calling，latency控制在200ms内，成本直接砍半。部署这块，别只用OpenAI兼容接口就完事。如果你用vLLM或TGI，注意设置max_model_len和优化batch策略，不然高并发下内存直接炸。我习惯用SGLang，流式输出+动态batching，资源利用率拉满。
使用上，Agent的prompt设计是关键。别写一大段废话，结构化成角色、工具列表、约束、示例。用JSON格式让模型少犯病。还有，加个retry+fallback机制，遇到模型抽风时自动降级到规则逻辑，用户体验不会太难看。
最后，监控别漏。用Langfuse或Helicone跟踪每次调用，token消耗、响应时间、错误类型都记下来，迭代才有方向。
大家目前在Agent开发中，遇到最多的崩溃点是啥？是模型智商不够，还是工具调用老出幺蛾子？来评论区唠唠。 同感，7B微调模型做工具调用确实香，cost和latency都友好。你SGLang的max_model_len设多少？我碰过高并发下OOM，调低点加dynamic batching才稳住 😂
页:
[1]