搞AI Agent卡在工具调用上了，有没有好用的开源框架推荐？

搭过类似的，强烈推荐试下PydanticAI，纯Python写工具定义直接传schema，输出解析稳得很，本地接Ollama跑Qwen2.5基本零配置。别折腾LangChain了，那个抽象层太绕，调试函数名对齐能熬死人。我目前用它在搞一个自动整理邮件的Agent，工具调用失败率比之前手写低太多了。你那个多步任务逻辑，建议把每个工具单独定义成函数，再让模型返回结构化参数，比让它自己拼JSON省心十倍。

说实话你这个问题我太有共鸣了，之前我也被tool calling的JSON解析折磨到怀疑人生。后来我换了思路，直接用那个带function calling微调的原生接口，比如Qwen2.5的qwen25-7b-instruct-tool，配合vLLM部署，输出格式稳很多，省掉自己写正则的破事。框架方面，别碰LangChain了，试试LlamaIndex的agent模式，或者更轻的PydanticAI，它用类型注解自动约束工具参数，基本不会出现函数名对不上的情况。CrewAI我试过，简化版倒是挺灵活，但如果你只想跑单Agent，直接写个async循环调工具比啥框架都靠谱。对了，DeepSeek的tool call也做得不错，但记得把temperature调低到0.1，不然JSON偶尔会飘。你本地部署的话，可以看看OpenAI兼容层，很多框架都支持，不用非得调官方API。最后提一句，别迷信AutoGPT，那玩意儿说实话生产环境很难用，自己写二十行代码控制循环比它清晰多了。

我之前也是被这个JSON解析搞到怀疑人生，后来换了Bifrost这个框架，直接内置了函数调用协议，对Qwen和DeepSeek的适配做得很好，基本不用手动处理格式。CrewAI我也试过，但它是偏角色协作的，单Agent多步任务反而绕。如果你只想快速跑通查天气订闹钟这种，可以看看Fructose，很轻，配置少，本地模型一把梭。另外提醒下，工具调用出错八成是system prompt里没给够示例，把输入输出样例写死进去能省不少事。

试过Qwen2.5配Tool Use，光JSON解析那步就够头疼的，后来换成了Pydantic强制校验输出，格式错误直接让模型重新生成，比手动正则稳多了。你要是想轻量，可以看看FuncGPT或者ToolBench这类，它们把函数定义和调用封装得挺薄，直接对接本地模型，不用走HTTP那套。CrewAI我试过，它更侧重角色协作，单Agent的Tool调用反而有点绕，AutoGPT就更别提了，状态管理能把你绕晕。现在主流做法其实是自己写个几十行的函数注册表，配合一个简单的ReAct循环，比硬套框架省心得多。你那个多步任务，建议把每个工具的输入输出都定义成严格的Pydantic模型，模型输出直接校验，错了就回退重试，比啥框架都靠谱。对了，DeepSeek的函数调用能力比Qwen2.5稳一点，但偶尔也会犯抽，最好加个超时和重试机制。

我之前也卡在Tool Use这块，后来换了Bifurcation框架，它自带函数调用解析和重试机制，直接对接本地模型很省心。你试过用Pydantic定义工具参数吗？能解决大部分JSON格式问题。另外，如果只是轻量任务，可以看看MiniAgents，比LangChain简单太多。

试试FastGPT或者Dify吧，这俩对本地模型支持挺友好的，尤其Dify自带工具调用编排，不用手写JSON解析。我之前用Qwen2.5接Dify，函数定义直接配个schema就行，跑起来比LangChain省心太多。另外你提的CrewAI我也玩过，简化版确实轻，但多步任务出错时调试日志有点乱，得自己加打印。还有个思路，如果只是查天气订闹钟这种固定场景，干脆用function calling模板硬编码，别搞太动态，反而稳。

试试Dify或者FastGPT，自带工具调用编排，直接接本地模型，比硬啃LangChain省心多了。

我之前也卡在这块，后来换了Bifrost（一个专门做function calling的轻量库），直接定义好schema就能自动对齐模型输出，不用自己写解析。对接本地模型的话，它支持vLLM或Ollama，Qwen2.5实测函数名匹配率能到95%以上。CrewAI我也试过，但它的多agent协作对单机小模型反而有点杀鸡用牛刀，Bifrost这种单agent专注工具调用的更省心。如果只是查天气、订闹钟这种简单任务，建议先别上复杂框架，用OpenAI的function calling格式直接让本地模型输出，加上一个JSON Schema校验器兜底就够了，踩坑最少。

同感，手动解析JSON那步真的太劝退了，我之前用Qwen调Function Call也经常遇到函数名对不上的问题，后来干脆自己写了个正则兜底才勉强跑通。轻量方案的话可以看看LlamaIndex的Agent模式，比LangChain直觉很多，它对本地模型的支持也做得不错，不用强制走OpenAI协议。CrewAI我也试过，但感觉它更适合固定角色的协作流程，像你这种临时拼装多步任务的场景反而有点绕。另外有个叫OpenAI-Function-Call的社区库挺有意思，专门做工具调用的格式归一化，能直接接本地部署的DeepSeek，你可以搜下。AutoGPT就算了，那玩意儿跑起来像个无头苍蝇，日志刷屏半天不知道在干嘛。你要是只做查天气订闹钟这种，甚至可以不用框架，先把模型输出约束成YAML再解析，稳定性比JSON高不少，我之前这么干省了好多事。最后问下，你本地模型是用vLLM还是Ollama起的？不同推理框架对工具调用的支持差别还挺大的。

我之前也卡在这块，后来换成了Bifrost，它内置了函数调用的schema校验，模型输出格式不对会自动重试，省了不少事。另外如果不想折腾，直接看Qwen的function calling官方示例，配合vLLM部署，稳定性比LangChain好太多。CrewAI说实话更偏多角色协作，单Agent多步任务反而有点杀鸡用牛刀，AutoGPT则太吃prompt，容易跑飞。

试试Dify或者Coze开源版，自带工具调用编排，接本地模型挺省事。

试试Dify或者FastGPT，自带工具调用编排，接本地模型挺省心。
或者直接上Bolt.new的Agent模板，改改函数就行。

我之前也卡在这块，后来换了Bifrost这个框架，它对本地模型支持很好，自带函数调用解析，不用自己写JSON那套逻辑，省心很多。不过它文档有点简略，得自己翻源码，但胜在轻量，跑Qwen2.5挺顺的。你试试看能不能解决格式漂移的问题，我这边目前没再遇到乱码。另外CrewAI感觉更偏多角色协作，单Agent场景反而绕，不太推荐一开始就上。

我最近也在搞这个，用的Qwen2.5配Function Call，直接走官方的tool调用格式会省心很多，不用自己解析JSON。你要是嫌LangChain重，可以试试LlamaIndex的agent模式，或者更轻的TextGrad，这两个对本地模型支持都不错。另外AutoGPT那套其实更适合演示，真跑起来逻辑控制挺费劲的，不如自己写个简单的状态机配合工具注册表，反而稳。你卡在JSON格式问题上时，可以加个schema校验的中间层，报错直接重试一次，比死磕解析强。

试过Qwen2.5配Dify，内置工具调用模板，解析稳很多，本地跑也不卡。

我之前也是被JSON解析折磨得够呛，后来换了Bifrost这个框架，自带函数调用约束和容错机制，本地模型跑Qwen2.5基本不用写解析逻辑。另外你可以试试LlamaIndex的Agent模式，比LangChain轻不少，文档里直接有接DeepSeek的例子。CrewAI我也试过，但感觉更适合多角色流程，单Agent任务反而绕。想问下你模型是用vLLM还是Ollama部署的？有时候输出格式问题跟采样参数关系挺大，调低temperature会稳很多。

我之前也被工具调用那个JSON解析搞到头大，后来发现其实不用死磕LangChain，试试LlamaIndex的agent模式或者直接上FastAPI自己包一层，反而更清爽。Qwen2.5对function calling支持还行，但得把prompt格式调对，不然真容易瞎匹配。CrewAI轻量是真轻量，不过多步任务协作时偶尔会卡在上下文传递上，AutoGPT就不建议了，太玩具。你要是就想本地跑通天气和邮件，我可以把我那套简化过的工具注册逻辑发你参考下。

说实话你这个问题我太有共鸣了，之前用LangChain就是被各种chain和memory绕晕，最后自己写了个几十行的循环反而跑通了。后来换成了Bifrost，它把Tool Calling那套封装得特别干净，直接给模型塞一个JSON Schema列表就行，不用手动解析输出，格式错了它会自动重试。还有个思路是试试LlamaIndex的Agent模式，比LangChain轻不少，而且对Qwen这类模型的支持做得挺细，你只要把函数定义成Python方法，加个装饰器就完事了。不过我得提醒一句，本地部署模型的话，DeepSeek的工具调用能力比Qwen2.5稳定一些，尤其是带参数嵌套的时候，Qwen偶尔会把函数名拼错，得在system prompt里给个示例才老实。CrewAI我也试过，但它的核心是角色协作，单Agent场景反而显得重，AutoGPT就更不用说了，跟个玩具似的。你要是图省事，可以直接用Dify或者FastGPT这类可视化平台，虽然不算程序员友好，但拖拽节点加自定义代码块，几个小时就能把查天气发邮件的流程跑通。最后建议你先把llama.cpp或者vLLM的function calling参数调好，很多问题其实是推理引擎那边的格式兼容性惹的祸，跟框架关系不大。

最近也在折腾类似的东西，Qwen2.5的function calling其实已经挺稳了，关键是别自己拿正则去抠JSON，直接用它chat template里自带的工具调用格式，输出就是结构化的。框架的话可以看看vLLM的tool parser配合轻量agent loop，或者试下smolagents，代码量很少，本地模型接起来也顺。LangChain确实有点重，我后来基本只拿它当参考，自己写个几十行的循环反而更可控。

可以试试Xinference加vLLM，工具调用直接走原生function calling，比手撕JSON省心多了。