用开源模型搭Agent时，工具调用总是卡住，是我姿势不对吗？

我也遇到过类似情况，Qwen2.5-7B在工具调用上确实不如GPT-4稳定，尤其对格式细节敏感。建议试试在system prompt里把工具描述的JSON schema写得更严格，比如明确要求输出不带多余空格，同时把temperature调低到0.1左右。另外vLLM的采样参数也能调整，比如top_p设成0.9，有时能减少格式乱飘的问题。实在不行可以看看社区里有没有人分享针对这个模型微调过的tool-use prompt模板。

哈哈，这情况太真实了，我前阵子用Qwen2.5-7B搭工具调用时也卡得头皮发麻。说实话，开源模型在工具调用这块确实跟GPT-4有差距，尤其是输出格式的稳定性上，毕竟GPT-4在训练数据里吃了大量工具调用样本，而7B模型对格式的容错率天然低很多。你提到的换行符和引号问题，我试过在System Prompt里加一个“严格遵循JSON格式，禁止多余空格和换行”的约束，效果有提升但偶尔还是会抽风。另外，vLLM的采样参数也得调一下，比如把temperature设到0.1，top_p设到0.9，能减少模型自由发挥的概率。还有个小技巧：把工具描述里的参数类型和示例写得特别具体，比如“city：string，例如'Beijing'”，模型犯错的频率会明显下降。不过说到底，要是任务复杂，可能还是得考虑上微调，或者先用一个更轻量的格式校验层兜底，比如用正则提取Action Input再解析。你试过用few-shot示例吗？我发现给模型三个完美调用示例，比单纯写规则管用很多。

这个问题我也遇到过，Qwen2.5-7B在格式稳定性上确实比GPT-4差一截，尤其是Action Input里的JSON容易崩。建议你试试在system prompt里加一个few-shot例子，明确标出换行和引号的位置，或者用json mode强制输出。另外vLLM的参数里temperature调低到0.1以下会好很多，不然模型太“自由”了。微调的话，除非你有大量工具调用数据，否则改prompt和解析逻辑更划算。

刚用qwen2.5搭agent时也踩过这坑，试试把工具描述里的换行符全去掉，输出格式用json模式会稳很多。