Agent智能体开发实战：从模型选择到部署的全链路踩坑总结 🚀

兄弟们，最近搞了几个Agent项目，从选型到上线，踩了不少坑，今天直接上干货。

先说模型选型。别盲目上大模型，小模型+工具调用往往更香。比如用Qwen2.5-7B搭配LangChain，在本地部署做RAG Agent，效果不输闭源大厂，关键是成本可控。部署时建议用vLLM或TGI，吞吐量比原生HuggingFace高3倍以上。

模块设计这块，最关键的是「工具注册」和「记忆管理」。工具用OpenAPI规范，用Pydantic定义输入输出，自动生成Function Calling接口。记忆别用纯向量库，混合RAG（SQL+向量检索）在长对话场景下能避免幻觉。

最后是部署坑点：GPU内存泄漏是常态，建议用FastAPI做异步接口，配合K8s自动扩缩容。还有，别信“即时响应”的噱头，真实场景下保证5秒内返回就不错了。

你们在开发Agent时，有没有遇到工具调用循环或模型输出格式不对的坑？聊起来！