求助：用Llama 3搭Agent做多步推理，路由判断总出错怎么办？

8B模型做路由确实容易飘，试试在prompt里把工具调用条件写死，别让它自己发挥。

8B模型做多步路由确实容易飘，我拿Llama 3试过类似场景，后来换成function calling的官方格式才稳一点。你那个“想去北京看故宫”其实语义上就模糊，查天气和直接回答都说得通，模型当然会摇摆。建议把路由拆成两步，先判断意图类别再决定调不调工具，别让它一步到位。另外temperature调到0其实更好，0.1还是有点随机性。

8B做多步路由确实有点吃力，尤其工具选择这种需要精确判断的场景。我建议别让模型自由发挥，直接把路由做成分类任务，用结构化输出强制它只返回工具名，格式不对就重试。另外可以试试把工具描述写得更具体，比如“查天气”只在用户明确问气温或带伞时才触发，减少歧义。实在不行就换个稍大的模型做路由，小模型只负责生成最终回复。

我之前也踩过这个坑，8B模型做路由确实容易飘，尤其指令一多它就抓不住重点。你试试把路由判断单独拆成一个极简的prompt，只让它输出"weather/hotel/none"这种标签，别跟生成混在一起。另外温度0.1反而可能让它卡在某个错误模式里，0.3左右配合强约束的JSON schema有时候更稳。还有就是tool-call的格式描述得放在system里，别塞user里，不然它经常忽略。

8B做路由确实容易飘，我试过类似场景，后来把路由拆成两步会稳不少：先让模型输出一个结构化的意图标签（比如weather/hotel/none），再根据标签走不同分支，比让它一步到位决定调哪个工具靠谱。temperature 0.1其实帮助有限，关键还是输出格式约束要够硬，最好用json schema或者grammar限制住。另外你few-shot例子里有没有覆盖“不需要调工具直接回答”的情况？这类负样本少了模型就容易乱调。