端侧推理中上下文与工具的分工

端侧推理中上下文与工具的分工

这篇只讨论 端侧推理链路 的一个可验证切面。输入是模型文件、量化参数、目标设备能力和输入预处理；输出要能被下游检查。范围写清楚，后面的取舍才有依据。

先留出边界

上下文只放决策真正需要的信息，工具调用由结构化参数驱动。把检索内容、模型判断和外部动作分开，便于限制权限和复现选择过程。

把决定写进流程

把模型选择、输入变换和运行时调用拆开。启动时先核对模型元数据与运行时支持的算子；设备不满足条件时返回明确的本地替代路径，而不是临时换一套输入格式。

做“端侧推理中上下文与工具的分工”时，不把所有情况塞进同一个接口。输入不满足约束就返回可区分结果；重试、人工确认和直接结束交给调用方按约定处理，改动时排查范围才不会蔓延。

用样本验收

检查相同上下文在工具可用与不可用时的输出，确认系统不会把未验证的信息当成已完成动作。

在目标设备上复跑冷启动、连续调用和前后台切换后的样本，确认输出形状、预处理版本与运行时日志能互相对上。

“端侧推理中上下文与工具的分工”的检查只需记录版本、配置和样本。没有证据的判断写成待确认项，不用猜测事故、数据或收益。