Agent智能体开发实战：从模型选型到部署踩坑全记录 🤖

兄弟们，最近搞了个Agent项目，把几个主流模型翻来覆去折腾了一遍，今天来聊聊干货。先说模型选型：别盲目追大模型，7B-13B级别的开源模型（如Qwen2.5、Llama3.1）在大多数场景下够用，配合工具调用能力（function calling）比纯靠prompt硬撸靠谱得多。我试过用vLLM部署，吞吐量直接跑满，延迟压到200ms以内，香。

部署环节踩了两个大坑：一是推理框架的调度策略，用TGI默认设置时，多Agent并发导致OOM，改成按请求限流+动态batch才稳住。二是工具调用的函数签名设计，随便写json schema会让模型误判，建议用描述式字段名+例子显式标注，召回率能从60%拉到85%。

RAG嵌入也别偷懒，用bge-large-zh-v1.5做向量化，结合Chroma本地检索，比直接喂上下文节省70%成本。最后，监控不可少，用Prometheus搭个Agent运行日志仪表盘，一眼看出谁在“摆烂”。

抛个问题：你们在Agent里遇到最棘手的错误处理是啥？比如模型胡编工具输出时，你们怎么硬编码兜底策略？评论区唠起来。

老哥这个function calling的坑太真实了，json schema不加examples模型直接抽风。vLLM部署延迟200ms确实香，想问下你用的什么GPU？我这边A100跑Qwen2.5 7B开动态batch也能压到150ms左右 🚀