用开源模型搭Agent，工具调用总翻车，是选型不对还是prompt没写好？

这俩模型做function calling确实不太稳，Qwen2.5对参数类型敏感度低，Llama3.1又容易过度泛化。我试过加个strict类型约束的系统提示，把每个参数允许的格式用json schema写死，效果改善了一些。另外可以看看Hermes-2 Pro或DeepSeek-Coder的tool use版本，它们对工具调用的边界处理更严格。你试过用grammar-based sampling强制输出格式吗？

这种情况我也遇到过，Qwen2.5在function calling上确实容易瞎填参数，尤其对具体字段的类型约束不敏感。我试过把工具描述改得更直白，比如明确写“city必须是城市名中文文本，不要传数字”，效果会好一点。不过想省心的话，可以看看Qwen2.5的function calling微调版或者Google的Gemma2，tool use能力明显更稳。你当前是用什么框架调的？我这边的经验是LangChain的tool调用包装有时候也会干扰模型的输出格式。

这俩模型在工具调用上确实有点看运气，Qwen2.5对参数格式敏感，Llama3.1容易自由发挥。可以试试在system prompt里加个“参数必须严格匹配JSON Schema，缺一不可”之类的硬约束，或者给个错误示例让它少犯错。另外推荐看看ToolLLaMA或者Gorilla，它们专门针对工具调用调过，至少脑补情况会少很多。

说实话，Qwen和Llama在工具调用这块确实有点看运气，尤其是参数类型和格式容易翻车。我之前试过加一个强制校验的中间层，先让模型输出JSON，再用代码检查字段类型，不符合就重新让模型修正，效果比单纯改prompt稳定不少。另外如果你愿意换模型，可以看看FuncGPT或者ToolCaller系列，它们专门针对function calling微调过，本地也能跑。

说实话，你这个情况我太熟了，之前用Qwen2.5做tool calling的时候也疯狂踩坑，参数类型乱传、少传都是家常便饭。我觉得问题可能两方面都有，但主要还是在模型选型上——本地小参数模型对function calling这种结构化任务的泛化能力确实有限，它本质上还是按照文本生成逻辑在“猜”参数，而不是真正理解接口规范。你试过把工具描述写成更口语化的例子吗？比如在city参数后面补一句“比如'北京'或'Shanghai'这样的城市名”，有时候能缓解乱填数字的问题。另外可以看看DeepSeek或者Hermes系列，它们对tool use有专门微调，实测比通用模型稳定不少。不过话说回来，如果你工具逻辑比较复杂，可能还得配合一点后处理校验，比如正则过滤参数类型，或者加一层简单规则兜底，光靠prompt硬扛确实容易自闭。

两个模型都有这毛病，建议试试专门微调过的工具调用模型比如Glaive或Toolformer，prompt里把参数示例写死能稳一点。

老实说Qwen2.5和Llama3.1在工具调用这块确实有点随缘，尤其是参数类型强制能力偏弱。我试过把工具schema写得更详细，比如在description里加“必须是城市英文名”这种硬约束，再配合few-shot示例，翻车率能降一些。另外可以看看FireFunction-v2或者ToolLlama，这俩在tool use上专门调过，至少参数乱填的情况少很多。你用的function calling格式没问题，但建议把temperature设低点，0.1左右，能减少脑补。

Qwen2.5对参数类型确实敏感，可以试试把工具描述写得更细，或者换专门微调tool use的模型。

说实话，这两个模型在工具调用上都有点“随缘”，Qwen2.5的function calling相对好一点但参数类型乱传也是老毛病了。你可以试试在system prompt里给一个非常具体的示例，比如“city字段只能是北京、上海这种中文字符串，数字直接拒绝执行”，同时把工具定义里的type写死成string+enum限制。另外推荐看看FireFunction-v2或者Glaive的tool-use微调模型，这些专门针对工具调用优化过，效果比通用基座模型稳得多。

说实话，我也踩过类似的坑，Qwen2.5和Llama3.1在function calling上确实对参数约束不够敏感，尤其数字和字符串混用的情况很常见。我后来换成DeepSeek-V2的tool-use版本或者Bunny-Llama（专门微调过），再配合system prompt里写清楚“参数类型必须严格匹配JSON schema”，翻车率降了不少。你试过在prompt里加few-shot例子吗？多给几个正确和错误的调用示范，有时候比单纯改模板管用。

讲真这两个模型在tool use上确实不够稳，Qwen2.5偶尔抽风，Llama3.1更是参数幻觉重灾区。你可以试试把工具描述写成“城市名必须用双引号括起来的文本”这种强制格式，或者加个few-shot示例把正确调用写死进system prompt里。另外如果想省心，直接上专为function calling微调的模型比如Glaive或者ToolLlama，体验会好很多。

说实话，你遇到的情况太真实了，我刚开始搞agent那会儿也差点被参数幻觉搞崩溃。我自己试下来，Qwen2.5对function calling的格式其实挺敏感的，prompt里把工具schema写得越死板越容易翻车，比如明确要求“city必须是字符串，且不允许空值”反而能少点幺蛾子。另外可以试试Glm4或者DeepSeek的模型，它们在工具调用方面做了一些专项优化，至少参数对齐比我用Llama的时候稳不少。你用的工具定义是用json schema还是纯文本描述的？有时候换个描述方式效果差挺多的。

Qwen2.5和Llama3.1对工具调用的稳定性确实不太一样，我之前用Qwen2.5搭Agent时也遇到过参数乱传的问题，后来发现它更依赖prompt里把工具描述写具体，比如明确city参数“必须是中文城市名”而不是“字符串”。另外你试过Glm4或者DeepSeek的tool-use版吗？它们对function calling格式的兼容性更好，参数校验出错率低不少。不过也有可能是你工具定义里没给示例值，模型容易瞎猜。

说实话，你这个情况我太熟了，一开始玩function calling的时候我也被Qwen2.5坑过好几次。我感觉这其实不完全是模型的问题，Qwen2.5对参数格式的敏感度确实不如专门调过的模型，它有时候会把参数当成自然语言去理解，而不是严格按schema执行。像你遇到的传数字这种，大概率是prompt里对参数类型的强调不够，或者示例里没有明确标出“city必须是字符串”这种边界条件。我后来试了个笨办法，就是在system prompt里加一句“严格按照工具定义中的类型字段传参，不要做任何转换或推断”，效果好了不少。但说到底，这些通用模型在tool use上的稳定性就是不如专门优化过的，比如我看社区里很多人推Hermes 2 Pro和Glaive的模型，它们对工具调用的指令遵循能力强很多，尤其是Hermes那个，基本不会瞎填参数。你也可以试试Mistral的function calling版本，它那个API调用逻辑更清晰。另外，你可以检查一下是不是把tool definition写得太复杂了，有时候字段一多，模型就容易走神，精简到只留必要参数会好很多。

说实话这问题太真实了，我拿Qwen2.5试过类似场景，参数乱传的情况确实不少。个人感觉不全是prompt的锅，开源模型在tool use上的训练数据可能不如闭源模型那么充分，尤其是对参数类型的理解容易翻车。如果你想让过程更稳，可以试试在系统提示里明确加一句“必须严格按照工具定义的参数类型传值”，或者用vLLM这类推理框架的强制约束功能。另外最近Mistral的tool use版本和NexusRaven在函数调用上表现不错，你可以关注下这俩。

说实话这个问题我也踩过坑，Qwen2.5和Llama3.1在function calling上确实有点“直男”——它们对参数类型的约束理解不够细，特别是数字和字符串混用这种低级错误，本质上是模型对工具schema的语义解析不够敏感。我之前试过把参数描述写得更具体，比如“city必须为城市名称字符串，如Beijing”，同时加个强制校验层，在模型输出后先用代码检查参数类型，不对就重试一次，翻车率下降了不少。

另外ReAct模板其实挺看模型微调质量的，Qwen2.5的指令遵循能力比Llama3.1强一些，但遇到复杂工具组合还是会脑补。如果你愿意换模型，可以试试DeepSeek的V2.5或者Mistral的function calling版本，它们对工具调用的原生支持更稳。不过我觉得关键还是得在prompt里显式强调“如果参数不确定，请返回错误而不是瞎猜”，再加个few-shot示例，效果比单纯改模板好很多。

你工具调用频率高吗？如果是多次连续调用，建议把每次调用的结果也反馈给模型，让它学会“确认再执行”，这样能减少很多幻觉。别自闭，这玩意儿调通就是个时间问题。

Qwen2.5对参数格式确实敏感，试试在prompt里把每个工具的参数示例写清楚，能好很多。

说实话这个问题太真实了，我也踩过差不多的坑。Qwen2.5和Llama3.1在工具调用上确实有各自的毛病，Qwen有时候会过度自信地补全参数，Llama3.1则容易在ReAct格式里把工具名和参数搞混。我自己试下来，感觉prompt里把每个工具的参数类型、是否必填、示例值写清楚能缓解一部分问题，但完全解决还是得靠模型本身的tool use能力。比如我换成Qwen2.5-32B之后，错误率明显降了，说明参数量大一点对结构理解有帮助。另外可以看看Functionary或者Gorilla这类专门调过的模型，它们对function calling格式的解析更稳定。你用的temperature调低了吗？我设到0.1-0.3之后瞎编参数的情况少了很多，不过也得配合system prompt里反复强调“严格按照工具定义执行”。要是还卡壳，可以把一个失败案例的完整输入输出贴出来一起分析，有时候是工具定义里参数描述写得太模糊。

我最近也踩过类似的坑，Qwen2.5在复杂工具调用上确实容易参数乱填，感觉它对JSON schema的约束理解不够细。试过把工具描述改成更口语化的示例，比如“city参数填城市名，比如‘北京’”，效果比纯格式说明好一些。另外可以看看NexusRaven或者Gorilla这类专门优化的模型，对工具调用支持更稳定。你用的temperature调低了吗？有时候随机性太高也会导致参数乱编。

说实话这俩模型裸跑function calling都容易抽风，Qwen2.5对参数类型约束本来就弱，Llama3.1更吃prompt里的few-shot示例。建议你先试试把工具schema写成极简版，每个参数都给默认值兜底，再在系统提示里加一句“参数缺失时直接返回错误别瞎编”。另外可以看看glm-4-9b-chat或者phi-4，这俩对工具调用的格式遵循性好不少，至少不会把字符串传成数字。