Agent智能体开发避坑指南：别再让模型“裸奔”了

兄弟们，最近Agent智能体热度不减，很多新手一上来就让大模型直接调工具、跑流程，结果不是幻觉乱飞就是上下文崩了。🤯 今天聊点实在的，关于模型部署和调用的几个关键点。

先说模型部署。别图省事随便上个量化版就开干，Agent任务对推理一致性要求高，建议用FP16甚至BF16的完整版本，尤其工具调用场景下，量化后的模型容易输出非法JSON格式。部署时记得把max_tokens设大点，至少4096，不然工具输出截断直接报错。

再说召回和记忆。很多Agent失败是因为无脑把整个历史塞进去，导致上下文爆炸。推荐用RAG结构，把工具调用结果先向量化存起来，只把相关片段拼回Prompt。实测用text-embedding-3-small做检索，百条历史切片能压到2K tokens以内。

最后，工具函数定义要严格。把每个工具的输入输出写成OpenAPI规范，用Pydantic做类型校验。别相信模型会自己理解自然语言描述，哪怕是GPT-4也可能把“字符串”当“整数”传。

抛个问题：你们在Agent开发中，是更倾向用Function Call还是React范式的工具调用？哪个在复杂任务中表现更稳？🤔

老哥说得太对了，FP16确实香，量化版在工具调用时JSON乱飘真是血泪史。问下你RAG用啥向量库？Milvus还是Chroma？最近搞Agent被上下文撑爆搞烦了😅