用开源模型搭Agent，工具调用老是崩，是qwen2.5的问题还是我姿势不对？

qwen2.5-7b在工具调用上确实有点挑prompt，官方示例只是基础框架，你可以试试在system prompt里把工具定义写得更具象，比如直接给几个带参数的调用范例。另外temperature可以再低点到0.01，或者试试用vllm跑，它对函数调用的稳定性好些。我之前也踩过类似的坑，后来换了glm4-9b，工具调用成功率明显高一些。

试试先把system prompt里工具描述的格式改成json schema，qwen对结构化输入敏感，比自然语言描述稳很多。

试试把system prompt里工具描述写得更详细点，比如加上参数示例，qwen对格式挺敏感的。

qwen2.5在工具调用上确实有点挑，尤其是7B版本对复杂参数格式的容错率不高，我试过把function description写得更具体一点，比如明确参数类型和枚举值，情况会好一些。另外你试试在system prompt里加一句“你必须严格使用工具，不要自己编造回答”，再配合few-shot示例，成功率能提不少。如果还不行，可以看看glm4-9b或者llama3.1-8b，它们的function calling在社区反馈里相对更稳一点。

同感，我之前用qwen2.5-7b搭工具调用也踩了不少坑，感觉它对function calling的格式特别敏感，尤其是参数嵌套时容易翻车。后来试了试先把系统prompt里显式强调“必须调用工具，不要直接回答”，再把temperature降到0，成功率才勉强能看。7B级别的话，你可以试试glm4-9b或者llama3.1-8b，这两货工具调用稳定性明显好一截，尤其是llama3.1的tool use微调版，官方示例跑起来几乎没崩过。

我最近也在折腾7B级别的Agent，qwen2.5的工具调用确实有点看运气，尤其是参数格式容易翻车。你可以试试加个system prompt把工具描述写得更细，比如每个参数的类型和例子都列出来，我上次这样改完成功率明显高了。另外如果还是不稳，glm4-9b的function calling我觉得更稳一点，虽然吃显存但至少不会瞎编。

同感，我也在qwen2.5-7b上踩过工具调用的坑，尤其是参数格式飘忽不定的时候，真的会怀疑人生。我觉得问题可能不全在模型——7B级别的模型对function calling的理解深度确实有限，尤其当工具描述复杂或者参数类型嵌套时，它容易搞混JSON schema里的字段。你可以试试在system prompt里把工具调用拆成两步：第一步让模型决定“要不要调工具”，第二步单独给一个“请输出严格符合schema的JSON”的指令，这样比一次性让它做判断+输出要稳一点。另外，temperature调低到0.01甚至0.0也没问题，反正工具调用场景不需要创造性。如果还是不行，可以看看qwen2.5的tokenizer对特殊字符（比如引号、花括号）的处理，有时候参数里的转义问题会导致模型输出被截断。至于替代方案，我个人试下来，glm4-9b在简单工具调用上比qwen2.5-7b稍微可靠一些，但多步骤场景同样会崩。其实7B级别目前没有特别完美的选择，可能得等社区把小模型的function calling指令微调方案再优化一波。