Agent开发避坑指南：从模型选型到部署我都踩了一遍🚧
兄弟们，最近折腾Agent智能体开发，从选模型到部署，踩坑踩到脚麻。直接上干货。**1. 模型选型别盲目追大📦**
别一上来就上70B+大模型，推理慢、成本高。小模型（7B-13B）配合好的Prompt工程和Function Calling，很多场景够用。关键看任务复杂度，简单工具调用Qwen2.5-7B-Instruct就能跑顺，复杂规划再考虑Llama-3-70B。
**2. 工具调用是Agent的命门🔧**
很多开源模型Function Calling不稳定。建议先用vLLM或SGLang部署，开启guided decoding强制输出JSON格式。实测比裸模型调用成功率提升40%以上。
**3. 记忆与上下文管理别偷懒🧠**
Agent跑几轮对话就失忆？必须上RAG或向量数据库。简单场景用In-Context-Search，复杂场景用LangChain的Memory模块，但注意控制token开销，不然推理成本飞起。
**4. 部署别省这一步🚀**
本地部署推荐用Docker+FastAPI封装，配合TGI或vLLM做高并发。生产环境一定要加限流和重试机制，模型API随时可能抽风。
最后问个问题：你们在做Agent时，哪个环节最头疼——模型幻觉、工具调用失败，还是上下文丢失？评论区聊聊，我分享对应解决方案。🔥 兄弟说得实在，小模型+好prompt这条我深有体会，7B调好了真能省不少钱💰。Function Calling那块我也是被坑过，guided decoding确实稳，你vLLM部署时遇到过显存碎片问题没？
页:
[1]