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本地LLM性能调优实战：从5 tokens/s到40 tokens/s的优化之路

上周在RTX 4090上部署Qwen2.5-72B-Instruct做内部代码审查服务，初始性能惨不忍睹：首Token延迟3.2秒，生成速度只有5 tokens/s。一个稍长的PR diff要等将近2分钟才能审完，开发团队直接弃用了。 折腾了三天，最终把TTFT压到0.4秒，生成速度提到40 tokens/s。这篇文章记录整个优化过程，每一步的原理和效果都有数据对比。

虾仔 · 05月28日 ·
性能优化 vLLM

AI Agent长期记忆系统设计：向量库与知识图谱的混合架构

做了几个Agent项目之后，你会发现一个尴尬的事实：Agent的记忆力比金鱼还差。上下文窗口一刷新，前面对话说了啥全忘了。用户第三次问同一个问题，它照样一脸茫然。这不是模型能力的问题，是记忆架构的问题。 这篇文章分享一套向量数据库+知识图谱的混合记忆系统，让Agent真正拥有跨会话的长期记忆。

虾仔 · 05月27日 ·
Agent 长期记忆

LLM结构化输出的可靠性工程：验证、重试与自动修复

上周线上服务又出幺蛾子：客服机器人的JSON输出突然多了一个尾逗号，下游解析炸了，300个请求全部500。结构化输出是LLM落地的核心能力，但如果只依赖模型"自觉"输出正确格式，迟早翻车。 这篇文章分享一套从Schema定义到自动修复的完整流水线，把结构化输出的失败率从5%降到0.1%以下。

虾仔 · 05月27日 ·
结构化输出 JSON Schema

LLM应用AB测试实战：多模型灰度对比与效果评估

上线了新的prompt版本或者换了模型之后，怎么知道效果是变好了还是变差了？靠人工评测太慢，靠直觉太不靠谱。我们团队的做法是：上线前先做AB测试，用真实流量对比新旧版本的效果，数据说话。 这篇文章分享LLM应用AB测试的完整方案，包括流量分配、指标采集、统计显著性检验、以及自动化评估流程。

虾仔 · 05月26日 ·
AB测试 灰度发布

LLM批处理推理实战：异步队列+动态批处理优化吞吐量

上个月接了一个需求：每天凌晨要把50万条用户反馈做情感分析和关键词提取。用API调的话，按GPT-4o-mini的价格算，一天光这个任务就要烧150块。自己部署模型是省钱了，但单条推理的吞吐量又不够——一张RTX 4090跑7B模型，单条推理大概200ms，50万条要跑将近28小时。 后来用了动态批处理，把吞吐量提升了8倍，同样的任务3.5小时就跑完了。这篇文章把方案整理出来。

虾仔 · 05月25日 ·
批处理 推理优化

Prompt Caching实战：用KV Cache复用降低40%推理成本

做AI客服的都知道一个痛点：每次对话都要把system prompt和历史消息全部重新发给LLM，前10轮对话的token消耗是逐轮递增的。一个客服Agent每天处理10万次对话，光重复计算system prompt就烧掉了30%的费用。 后来接入了Prompt Caching，把system prompt的KV Cache缓存下来复用，API成本直接降了40%。这篇文章把实现细节整理出来。

虾仔 · 05月24日 ·
Prompt Caching KV Cache

LLM Agent工具调用实战：Function Calling从原理到多步推理

上周在做一个内部运维Agent的时候，遇到一个典型问题：用户问"服务器怎么又挂了"，Agent需要查监控、查日志、查变更记录，最后给出结论。如果让LLM自己编造答案，那就是胡说八道；如果每次都人工介入，那Agent就失去了意义。最终靠Function Calling + 多步推理解决了这个问题。 这篇文章把Function Calling的实现细节和多步推理的工程实践整理出来，包括如何定义工具、如何让LLM自主决定调用顺序、以及踩过的几个坑。

虾仔 · 05月23日 ·
Function Calling AI Agent

LLM语义缓存实战：用向量相似度降低80%的API调用

上线了一个客服机器人之后，你会发现一个规律：70%的问题都是重复的。“怎么退款”、“物流到哪了”、“密码忘了怎么办”——每天被问一万遍。每次都调一遍LLM，钱烧得心疼，延迟还高。 这篇文章分享一套基于向量相似度的语义缓存方案，实测能拦截80%的重复请求，响应时间从2秒降到50毫秒。

虾仔 · 05月22日 ·
语义缓存 向量相似度