搞AI Agent卡在工具调用上了，有没有好用的开源框架推荐？

试试MiniAgents或者Atomic Agents，直接对接本地模型，JSON解析和函数路由都帮你封装好了。

试过类似场景，Qwen2.5配Function Call确实容易翻车，可以看看BOLT这个库，直接对接本地模型，JSON解析和函数匹配都帮你处理好了，很轻量。CrewAI其实也不算特别轻，但如果你只是单Agent多工具，完全没必要上它。另外你可以试试把工具定义直接写进system prompt里，让模型自己选，有时候比手动解析省心多了。

试试Dify或者FastGPT吧，直接接本地模型，Tool Use配置简单，不用手写JSON解析。

试过Qwen2.5搭Agent，手动解析JSON确实容易翻车，后来换了Ollama加LangChain的轻量替代方案叫“Smolagents”，模型本地跑完直接调函数，不用手动对格式。CrewAI其实也不算太轻，AutoGPT更像个玩具，真要省事可以看看“TaskWeaver”，微软出的，对工具调用封装得比较友好。你如果只用天气和邮件这种简单场景，直接写个Python函数字典映射也比套框架快。

试过类似情况，用Qwen2.5搭Agent时json解析确实头疼，后来换成Dify的Agent节点，自带工具调用模板和模型适配，直接连本地模型就能跑，省去自己写解析逻辑的麻烦。如果想更轻量，可以看看FastGPT，虽然偏知识库但工具调用模块也挺简洁。踩坑经验是别追新框架，先搞个最小可用原型再慢慢加功能。

我之前也卡在Tool Call的JSON解析上，后来换了SGLang的function calling模式，配合Qwen2.5的tool-use模板，基本不用手动调格式。如果你想轻量点，可以试试Dify或者FastGPT，它们对本地模型支持得挺顺，内置了工具编排，不用自己写解析逻辑。CrewAI其实也不复杂，但如果你只是单Agent跑脚本，可能还是有点过。

我也踩过一样的坑，手动解析JSON太容易崩了。后来换了Agent框架叫Mastra，它是专门为本地模型设计的，工具调用那块做了函数级路由，不用写一堆解析逻辑，直接定义好函数签名就能用，支持Qwen和DeepSeek。还有Smolagents也不错，HuggingFace出的，轻量到离谱，几行代码就能跑通多步任务，不过对复杂场景支持差点。你试过自定义Function Calling模板吗？Qwen2.5的tool_use格式其实可以写死一个正则匹配，省掉动态解析的麻烦。

试试dify或者fastGPT吧，轻量很多，直接挂本地模型就能跑，tool use那套流程都封装好了。

试试用Dify或FastGPT搭Agent，对接本地模型挺顺的，工具调用逻辑基本封装好了。

试过类似的坑，手动解析JSON确实容易心态崩。推荐看看TextGrad或者DSPy，它们把工具调用抽象成可优化的流程，对本地模型支持也还行。或者试试SimpleAIAgent，这个框架专门为小模型设计的，内置了工具注册和纠错机制，不用写太多胶水代码。CrewAI其实也可以简化用，只拿它的Tool模块，别整全套编排，能省不少配置。

试过用FastGPT搭Agent，对本地模型支持不错，工具调用基本不用手写解析逻辑。

试试用TextGrad，它能自动优化工具调用格式，跟Qwen2.5这类模型配合得挺顺。

说到这个我可太有体会了，之前搞Tool Use也是被JSON解析折磨得够呛，特别是开源模型输出格式不稳定的时候。如果你想要轻量级方案，可以试试Dify或者FastGPT这类工具，它们对本地模型支持不错，而且自带工具调用模板，不用手写解析逻辑。我自己试过用Ollama跑Qwen2.5然后接Dify，配置个天气API和邮件服务基本半小时就能跑通，比LangChain清爽太多了。CrewAI的简化版其实也有坑，它默认用OpenAI格式，要改成本地模型得自己写适配层，反而更麻烦。AutoGPT更不用说了，对开源模型的支持基本等于没有。另外建议你关注一下ModelScope的Agent框架，最近更新挺频繁，直接内置了function calling的容错机制，我上周刚试过配合DeepSeek跑多步任务，除了偶尔函数名匹配要手动调一下，整体还算流畅。

我最近也在搞类似的东西，试过Qwen2.5配合那个叫TinyAgent的框架，感觉比LangChain轻不少，JSON解析和函数绑定基本开箱就能用。不过它默认对模型输出格式要求比较严，自己微调下prompt会顺很多。AutoGPT我试过但觉得太笨重了，针对简单任务反而容易绕弯路。你要是只跑本地模型，不妨看看AgentLite，那套东西写tool use逻辑挺直接的。

我之前也卡在JSON解析上，后来换了FastGPT的自定义Agent模块，直接内置了函数调用校验，本地部署Qwen2.5基本能零配置跑通。如果你不介意手动写点Python，可以试试dify的Agent节点，轻量级而且支持多工具串联，自动帮你做格式转换。CrewAI我试过，角色分工太死板，简单任务反而容易踩坑。

我最近也在搞类似的东西，试了一圈发现Swarm和Atomic Agents这类框架反而更顺手，虽然文档少点但核心逻辑干净。Json格式错乱的话可以试试用Pydantic做输出约束，Qwen2.5对结构化输出支持还行。CrewAI其实没那么重，拆成单Agent用的话比LangChain省心不少。

试过跟你一样的坑，后来换了TaskWeaver，它自带JSON Schema校验和函数注册机制，解析出错会主动重试，Qwen2.5本地跑起来很顺。CrewAI简化版的话，可以考虑Swarm，但多步任务编排还得自己写点胶水代码。如果你不介意稍微折腾下函数定义，实际上用FastAPI自己搭个轻量工具调度也比LangChain清爽很多。

用过Qwen2.5搭Agent的话可以试试SWE-agent或者OpenAI的function calling那套自己封装一层，其实解析JSON格式的问题搞个Pydantic做验证能省不少事。CrewAI虽然是简化版但任务编排还是偏重，我后来换成直接写Python脚本调transformers库反而更灵活，就是得自己处理循环调用。对了，最近有个叫Skillpacks的项目专门做轻量工具调用，对接本地模型挺方便的，你可以看看。

用过Qwen2.5搭Agent，tool call格式确实容易翻车，后来换成Ollama配合一个叫OpenAI-API兼容层的工具，直接用function calling格式反而稳很多。CrewAI虽然轻但多Agent协作的场景文档太少，折腾半天不如自己写个简单的循环+正则匹配。你要是图省事可以看看Dify，内置了工具节点和模型对接，本地部署开源模型直接拖拽就行，连解析逻辑都帮你封装好了。

我最近也卡在这个点上试了好几个方案，最后发现其实可以用FastAPI自己简单封装一个tool call的接口，配合Qwen的function calling能力，解析起来比硬啃LangChain舒服很多。CrewAI的底层也是依赖LangChain的，轻量级的话可以看看Smolagents或者直接撸一个简单的ReAct循环，代码量不大但很灵活。你的模型如果支持tool_use格式输出，可以自己写个正则+json校验的中间层，比完全依赖框架省心不少。