[UOS AI] 小U同学应该正确区分纯聊天与可操作式人机对话
Tofloor
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阿甘
deepin
2026-07-30 22:18
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1. 问题的提出

小U同学目前在可操作性对话上取得了显著的进步,可以通过在线模型的配置(当然需要耗费money),以及通过MCP server调用,实现对本地软件、数据等资源的直接操作与读写,但确实很耗费token,并且调用本地大语言模型服务(本地私有模型)时,明显慢很多。以下为证据。

我在本地,使用llama.cpp部署了一个大语言模型(127.0.0.1:8080),我的PC只有CPU,无GPU,我用两种方式调用该大模型(纯聊天),二者区别如下:

(1)llama.cpp自带的网页客户端

image.png

速度要快很多,即时响应。

(2)用小U同学客户端

image.png

响应慢很多,且常常如上所示,答非所问。

2. 原因分析

(1)小U同学,始终处于调用MCP 服务(可操作)模式,消耗更多的token
即使纯聊天,也在我输入的内容上附加了太多的本地可调用MCP服务信息,导致LLM接收了太多的额外的信息,使得LLM处理时间大大加长,并可能被污染,而产生错误的输出,
(2)小U同学没有提供给大语言模型接口传输流式参数:"stream":true的设置界面,默认的方式是:非流式。
这对于纯聊天,可能不是一个好的设置。如果模型服务平台性能不好,处理速度慢,用户需要等它处理完,才一次发给客户端输出内容,导致客户端给人感觉响应十分缓慢。

3. 建议

3.1 小U应该明确区分“纯对话”与“可操作”两种模式

可以通过类似于chatbox的对话模式和工作模式切换在两种状态间由用户手动切换,纯对话时,不要附加“额外的信息”,减少token浪费

3.2 小U应该可以做类似如下的对话设置

image.png

流式设置,应该可以减少用户不必要的本地等待。

3.3 小U同学可以很好地借鉴chatbox的UI设计

我对比了anythingLLM,chatbox,小U,我认为,小U无论在功能设计,还是界面设计,都还有非常大的改进空间。另外,小U完全可以借鉴chatbox模式,高级版用户适当收费,每星期给普通用户送一点token,用完继续用服务,需充值,可确保开发能持续推进。毕竟,要提供云上LLM服务,是要烧钱的,取之于民,用之于民,合情合理,但也必须给普通用户一定的体验空间,毕竟这种体验也能够促进技术的进步。

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望不穿这暧昧的眼
deepin
2026-07-31 06:34
#1

不错的建议

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deepin流云
Super Moderator
Community OP
2026-07-31 09:42
#2

用户对于小U的建议, @一头牛 请产品评估

正常也是直接对话出答案的呀,你这怎么就触发了MCP呢?
2d14c62daf5656a6401d84f8a4086db5.png

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阿甘
deepin
2026-07-31 11:00
#3
deepin流云

用户对于小U的建议, @一头牛 请产品评估

正常也是直接对话出答案的呀,你这怎么就触发了MCP呢?
2d14c62daf5656a6401d84f8a4086db5.png

你使用的是远程的大语言模型,速度快,你观察不到我的现象,我用本地llama.cpp部署本地模型,你没有明白我的意思。

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阿甘
deepin
2026-07-31 11:06
#4
deepin流云

用户对于小U的建议, @一头牛 请产品评估

正常也是直接对话出答案的呀,你这怎么就触发了MCP呢?
2d14c62daf5656a6401d84f8a4086db5.png

也只有用llama.cpp+本地大语言模型,分别使用网页端和小U客户端,进行比较,才能得出差异,使用远程大语言模型服务,由于速度快,你从表面上观察不到这种现象。我的意思,一线开发人员会理解的。

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深度极客
deepin
2026-07-31 11:47
#5
阿甘

也只有用llama.cpp+本地大语言模型,分别使用网页端和小U客户端,进行比较,才能得出差异,使用远程大语言模型服务,由于速度快,你从表面上观察不到这种现象。我的意思,一线开发人员会理解的。

看现象和大模型也有关系,本地大模型窗口大小、处理能力都要弱很多。

至于为什么直接提问和在小U里面会有差异,是因为小U里面会附带更多提示词,上下文一多本地大模型就会产生幻觉或者处理能力下降,从而造成以上现象。

可以尝试输入大量数据,看看大模型的反馈

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阿甘
deepin
2026-07-31 12:07
#6
深度极客

看现象和大模型也有关系,本地大模型窗口大小、处理能力都要弱很多。

至于为什么直接提问和在小U里面会有差异,是因为小U里面会附带更多提示词,上下文一多本地大模型就会产生幻觉或者处理能力下降,从而造成以上现象。

可以尝试输入大量数据,看看大模型的反馈

纯聊天时,不应该附加太多额外的提示词,这就是我想表达的意思。

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深度极客
deepin
2026-07-31 13:16
#7
阿甘

纯聊天时,不应该附加太多额外的提示词,这就是我想表达的意思。

是的,理想情况是这样的!但这是个平衡,提示词太少会造成多轮对话,工具调用的命中率也会下降

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晚秋(lateautumn)
Moderator
2026-07-31 14:43
#8

以前不信任小U,7月28日把东西丢给网页版deepseek没解决,但丢给小U解决了。applaud

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阿甘
deepin
2026-07-31 17:27
#9
晚秋(lateautumn)

以前不信任小U,7月28日把东西丢给网页版deepseek没解决,但丢给小U解决了。applaud

无论网页版deepseek(纯聊天)还是小U同学,都离不开LLM服务的调用,两者的逻辑不一样,前者要求用户提问,不仅要表达意图,还要表达已知条件和拥有的资源,后者只需要表达意图,小U同学把本地拥有的资源(本地工具集,技能,乃至私有知识库)都告诉了远程LLM,前者需要对话者具有较高的认知和表达能力,后者只需要对话者一定的认知和表达能力,LLM对同一个问题,实际接收到的输入是不一样的,后者更多,因而推理时LLM收到更多的约束,因而能解决,这是提示词的问题,不是LLM本身的问题。

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阿甘
deepin
2026-07-31 17:31
#10
深度极客

是的,理想情况是这样的!但这是个平衡,提示词太少会造成多轮对话,工具调用的命中率也会下降

无论如何,区分纯对话和操作式任务的对话,是非常必要的,否则,浪费大量的token,使得使用成本上升。目前,deepin提供了一定的免费token,但不可持续,用户终将面对一个问题,自己能否部署本地小模型,并具有较流畅的体验,这个纯对话是可以实现的,小U目前有改进空间。你可以自己部署本地私有模型,试一试,然后深入想一想就明白了。

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