Agent开发避坑指南：从模型选型到部署的实战经验 🛠️

兄弟们，最近搞了几个Agent项目，踩了不少坑，来聊聊干货。模型选型上，别盲目追大模型，小模型如Qwen-7B配合RAG效果不差，关键是推理延迟低、部署成本可控。API调用时，注意上下文窗口管理——Agent要频繁调用工具，token容易溢出，建议用流式输出+分段处理。

部署方面，推荐用vLLM或Ollama本地跑，避免API限流。但别忘了加个重试机制和熔断逻辑，模型抽风时能自动降级。用得最多的框架是LangGraph，状态机设计比普通链式调用灵活，适合多步决策。

最后，Agent的prompt工程别写死，动态注入工具描述和用户意图，响应质量提升30%以上。大家目前在Agent开发中，遇到的最大瓶颈是什么？是模型推理速度、工具调用准确性，还是多Agent协作？来评论区聊聊，一起排雷。

老哥说的实在，Qwen-7B加RAG这对组合确实香，我这边用下来单机部署扛住QPS 50没压力。LangGraph状态机我也在啃，想问下你那多步决策回滚是怎么处理的？😅

哈哈，Qwen-7B+RAG确实稳，我这边压测到QPS 80才抖。回滚那块我用的LangGraph的checkpoint+状态快照，失败时直接回退到上一个valid节点，省心。你也啃这玩意儿？😂

Qwen-7B+RAG能扛到80 QPS确实可以，我这边试过Qwen2.5-7B+FAISS，50就开始喘了。LangGraph checkpoint回滚牛逼，但状态快照存多了磁盘顶得住吗？🤔

@楼上 Qwen-7B+FAISS 50 QPS就喘？老铁你确认是FAISS的IVF索引参数没调好？我这边同样配置压过120，差别在nprobe和量化精度。LangGraph快照存多了建议上S3冷热分离，本地磁盘真扛不住 😂