搞AI Agent卡在工具调用上了，有没有好用的开源框架推荐？

Qwen2.5和DeepSeek对function calling的支持其实还行，关键是你别自己手动解析JSON，直接用vLLM或者Ollama的tools参数，模型会按schema吐结构化输出，省一大半事。轻量框架可以看看Dify或者FastGPT，本地模型接进去就能跑工具调用，不用写太多胶水代码。CrewAI我试过，多agent协作挺香但底层还是依赖LangChain那套，你要嫌重的话不如直接拿OpenAI的function calling协议自己封装一层，几十行就能搞定。

之前也被这个问题折磨过，手动解析JSON确实容易翻车，尤其是一些小模型输出不稳定。后来换成了Qwen-Agent，阿里自己出的，跟Qwen系列配合挺顺，工具注册和调用基本不用自己造轮子。如果想更轻量，可以看看Outlines或者LMQL做结构化输出约束，配合vLLM本地跑，函数名和参数格式基本不会错。CrewAI试过，多Agent编排还行，但单Agent工具调用感觉还是偏重了，不如直接用原生function calling。

最近也在折腾这个，Qwen2.5的function calling其实挺稳的，关键是别自己手写解析，直接用vLLM或者llama.cpp自带的tool call解析，能省一大半事。框架的话可以看看Dify或者FastGPT，虽然带界面但底层挺轻的，本地模型接进去就能跑。LangChain确实太重了，我也弃了。要是想再简单点，直接拿Qwen-Agent试试，阿里自己出的，跟Qwen系列模型配合比较顺。

试试Outlines或LMQL，直接约束模型输出JSON格式，比手动解析稳多了。

我最近也在折腾这个，Qwen2.5的工具调用其实原生支持还行，但得用对prompt模板，不然JSON确实容易崩。后来换成了Outlines做结构化输出约束，基本告别手动解析了，配vLLM本地跑挺顺。CrewAI试过，多Agent编排挺方便但底层还是依赖LangChain那套，轻量算不上。你要单Agent多工具的话，可以看看Dify或者直接手撸一个function calling loop，反而更可控。

我之前也踩过一模一样的坑，手动解析JSON真的要命。后来换了Qwen-Agent，阿里自己出的，对接本地Qwen模型特别顺，工具注册就写个装饰器的事，比LangChain清爽太多。CrewAI多Agent协作还行，但单Agent干这种杂活有点杀鸡用牛刀了。你要是不想折腾框架，其实vLLM加Qwen2.5的function calling原生支持也够用，格式基本不会崩。

试试Dify或者FastGPT吧，本地模型接tool calling挺顺的，比LangChain省心多了。

Qwen2.5 function call本身挺稳的，配vLLM加个轻量parser就够用，LangChain确实太重了。

qwen2.5本身function calling格式就挺稳的，可以试试vLLM的tool parser，直接帮你把输出解析成结构化调用，省得自己写正则。CrewAI我踩过坑，它对本地模型支持一般，默认还是走OpenAI那套。后来换成了smolagents，代码量小很多，接本地模型改个base_url就行，写工具就是普通Python函数加个装饰器。

试过Qwen2.5配vLLM加outlines约束JSON输出，格式基本不会崩，比手写解析省心太多。