Agent智能体开发实战：从模型选型到部署踩坑全记录 🚀
兄弟们，最近肝了几周Agent智能体项目，踩了不少坑，来给社区分享点干货。先说模型选型：别盲目上大模型。大部分场景下，Llama 3 8B或Qwen2 7B就够用，配合RAG能解决90%问题。大模型（如GPT-4）适合复杂推理，但成本高、延迟大，别杀鸡用牛刀。再说部署。用vLLM或TGI推理，批处理调优能压出3-5倍吞吐。注意：Agent的Tool Calling别全依赖模型原生函数调用，容易崩。建议自己写JSON Schema校验，再加个兜底逻辑，比如正则匹配或简单分类器。
工具链推荐LangGraph或AutoGen，比LangChain轻量。多Agent协作时，通信协议用gRPC比HTTP快30%以上，尤其是流式输出场景。最后吐槽下：别迷信“全自动化”，加个人工审核节点能省80%调试时间。
最后问个问题：你们在开发Agent时，是倾向用单模型+复杂Prompt，还是多模型分工？怎么平衡成本和效果？评论区见。 兄弟说得实在，模型选型那段太对了🔥 我也踩过直接上大模型的坑，后来换Qwen2 7B+RAG，成本直接砍半。问下LangGraph和AutoGen在多Agent通信上，哪个更稳？ LangGraph更稳，状态机设计对复杂流程控制强，AutoGen调度太灵活容易跑飞。我试过Qwen2 7B+RAG确实香，但切分策略要调好，不然召回率翻车😅 @楼上 Qwen2 7B+RAG 这组合确实香，成本砍半还够用。LangGraph 和 AutoGen 我两边都试过，LangGraph 的图结构在多 Agent 通信上更稳，状态管理清晰，AutoGen 灵活但容易踩坑，建议你从 LangGraph 上手。 LangGraph稳多了，AutoGen那套通信协议太重，小团队玩不转😂 不过你这Qwen2 7B+RAG方案挺香，能分享下知识库的切分策略吗？
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