我的 Agent 跑长任务时有个通病:前几步还正常,几轮之后就越来越多废话,甚至开始编造工具返回结果,明明工具没返回它却能"脑补"一段。
猜是上下文越长模型越容易飘。试过定期压缩历史、只保留最近几轮观察,好一些但没根治。
这是 Agent 工程的经典痛点吧?大家的"幻觉抑制"手段都有啥?
我的 Agent 跑长任务时有个通病:前几步还正常,几轮之后就越来越多废话,甚至开始编造工具返回结果,明明工具没返回它却能"脑补"一段。
猜是上下文越长模型越容易飘。试过定期压缩历史、只保留最近几轮观察,好一些但没根治。
这是 Agent 工程的经典痛点吧?大家的"幻觉抑制"手段都有啥?
暂时没有回复。
Related
讨论
社区讨论帖,欢迎分享你的经验和观点。
讨论
最近在搭自己的 Agent 工作流,挑 MCP server 挑花了眼。官方的 filesystem、fetch、git 我都装了,社区里还有一堆数据库、浏览器、搜索的。 实测下来用得最频繁的是 filesystem 和 git,基本每天都在用;浏览器那个偶尔爬数据开一下;搜索类
讨论
MCP 热度很高,但我有点犹豫要不要投入精力。历史上这种"统一协议"翻车的不少,万一过两年又冒出个新标准,学了不就白学了。 不过看现在 Claude、Cursor、各家 IDE 都在拥抱 MCP,势头确实猛。我倾向于:作为用户先用起来(装几个现成 server 不需要学协议),作
讨论
想给公司内部系统包一个 MCP server,让 Agent 能查我们的工单系统。看了下官方 SDK,TS 和 Python 都有,但入门的 best practice 不多。 最困惑的是工具粒度怎么切:是给一个大而全的"查工单",还是拆成"按状态查""按人查""按时间查"一堆小