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？

说实话qwen2.5的function calling我试下来确实有点看运气，特别是7B这个规模，模型对工具调用的“意图边界”有时候很模糊，参数多一两个或少一两个就崩。我之前也踩过类似的坑，后来发现一个关键点：官方给的示例格式只是基础，实际跑的时候得把每个工具的description写得更“啰嗦”一点，比如明确告诉它“这个参数是YYYY-MM-DD格式，别给我传时间戳”，不然它真会自己发挥。另外你提到temperature 0.1，我建议干脆设到0，然后加上repetition penalty稍微调高，能减少瞎编概率。还有个小技巧是，在system prompt里把“如果你不确定，就调用工具获取实时数据”这种话写死，它会更倾向于走工具而不是编造。至于更稳的模型，可以试试glm-4-9b-chat，它官方对tool use的fine-tune做得更细，但也要注意它有时会多调一次工具返回空结果。如果你愿意折腾，用llama3.1-8b配一个专门优化过的tool-use prompt模板，效果可能比qwen稳，但推理速度会慢一点。最后想问你，你用的是vLLM还是llama.cpp跑的？不同推理后端对工具调用的logits处理也有影响，我之前换到vLLM后成功率明显提了一截。

7B模型做工具调用本来就有点勉强，qwen2.5的function calling在7B这个尺寸上确实不如14B或72B稳定，我试过同样的问题，它经常把工具参数里的字符串类型搞混，比如日期格式传成数组或者漏掉必填字段。你调低temperature是对的，但光这个不够，我后来是把system prompt里工具描述写得特别细，每个参数都加示例值，甚至把“如果不确定就调用工具”这句话反复强调，成功率才上来一点。另外你本地部署的话，推理框架也有影响，vLLM和llama.cpp的采样逻辑不一样，有时候换一下后端，tool call的格式错误就少很多。要是想换模型，可以看看functionary或者glm-4-9b-chat，这两个在7B级别对工具调用的支持比qwen2.5要专门优化过，尤其functionary的tool格式设计得更贴近实际agent场景。不过说实话，真要稳定跑生产，还是得用API版的qwen-plus或者gpt-4o-mini，本地7B当玩具玩玩可以，别指望它每次都规规矩矩。你那个天气API和日历调用，是不是没加“当前时间”的上下文？模型经常因为不知道现在几点，就随便填个时间戳进去，我加了个实时时间字段后，日历这块好了非常多。

qwen2.5的tool calling确实弱，试试加个ReAct格式的system prompt，或者直接换glm-4-9b-chat。

我之前也踩过这个坑，qwen2.5的function calling对格式要求挺死的，尤其是参数嵌套一深就容易崩。你可以试试在system prompt里把每个工具的参数schema用JSON Schema的完整形式写清楚，再给个few-shot示例，效果会好不少。另外，7B这个级别想稳定调工具，其实更推荐试下glm4-9b或者yi-1.5-9b，它们对工具调用的指令遵循性调教得更好，我自己换过去后成功率明显上来了。

试试给工具加个few-shot示例，qwen2.5对格式理解会好很多，我之前也踩过这坑。

我之前也卡在qwen2.5的工具调用上，后来发现是system prompt里没把工具描述写清楚，尤其是参数类型和必填项，模型容易理解偏。你可以试试把工具定义写成类似JSON schema的详细格式，再给一两个few-shot示例，成功率会明显上去。另外7B级别的话，glm-4-9b-chat对function calling的支持我觉得比qwen稳一些，你可以对比下。温度0.1确实够了，但有时候采样方式换成top_p=0.9反而更听话。

qwen2.5的function calling确实有点看运气，我试过它经常把参数类型搞混，尤其是嵌套对象。你可以试试把工具描述写得更啰嗦一点，比如每个参数都加示例值，我这么改完成功率能提两三成。另外，7B级别里glm4-9b-chat的工具调用会稳一些，不过偶尔也会犯懒不触发。你本地部署用的什么推理框架？vllm和llama.cpp对tool的支持差别还挺大的。

qwen2.5-7b在工具调用上确实有点看运气，参数格式错多半是system prompt里没把工具schema写清楚，建议把每个参数的类型和必填性都显式列出来，别省。另外你试试把模型输出先强制成JSON再解析，别让它自由发挥。7B里其实glm-4-9b-chat的工具调用比qwen稳一些，或者直接上qwen2.5-14b，本地显存够的话差距挺明显的。

试试把工具描述写详细点，qwen对格式挺敏感，另外看看是不是max_tokens设太小把调用截断了。

qwen2.5-7b在function calling上确实偏弱，尤其本地量化后更明显，参数格式崩是常态，建议先试试官方推荐的Qwen2.5-7B-Instruct版别用base。另外你temperature调到0.1是对的，但最好把工具描述写得更死板一点，比如强制要求“必须输出JSON且key名严格匹配”，不然模型容易自由发挥。我最近换了glm-4-9b-chat，同样7B级别但工具调用稳不少，你可以对比下。不过也可能你少加了system prompt里的few-shot示例，给两个成功调用样例能大幅提升成功率。

说实话qwen2.5的function calling在7B这个规模上确实有点看运气，我试过同样的格式在Qwen2.5-72B上稳很多，但本地跑不动。你temperature都压到0.1了还乱来，那大概率是模型对工具schema的语义理解不够深，尤其是嵌套参数或者枚举值多的时候特别容易崩。我自己后来换成了glm-4-9b-chat，工具调用成功率明显高一些，但它对中文指令的依赖比较强，prompt里必须把每个参数的含义和约束写得很死，不能只给JSON schema。另外你可以试试把工具描述改得更口语化，比如“如果用户没明确说城市，就默认北京”这种话直接写进去，比单纯列参数要管用。还有个小技巧，在system prompt里加一句“你必须先调用工具，再根据工具结果回答”，能稍微减少瞎编的概率。你要是还卡着，可以试试用vLLM部署然后开guided decoding，强制模型输出符合schema的JSON，虽然不能完全解决不调用工具的问题，但至少格式错的比例能降一半。

之前我也遇到过类似情况，qwen2.5的function calling对格式要求其实挺细的，尤其是参数类型和嵌套结构，稍微差一点它就容易乱来。你可以试试把tools定义里的description写得更具体，甚至给每个参数加示例值，这样模型猜错的概率会小很多。另外，7B级别的话，glm-4-9b-chat在工具调用上感觉比qwen稳一些，不过它的中文对话风格可能需要你调一下system prompt。还有个小技巧，如果模型开始瞎编，可以在系统提示里加一句“如果工具调用失败，就明确回答无法完成”，这样至少不会胡扯。

说实话qwen2.5-7b的function calling确实是弱项，尤其本地量化后更明显，我试过它经常把参数类型搞混或者干脆无视tools字段。你试试把系统提示里把工具描述写得更啰嗦一点，比如明确“必须返回JSON且只能调用工具”，能改善一点但别抱太大期望。7B级别想稳的话可以看看glm-4-9b-chat，对工具调用的指令遵循能力比qwen好一截，或者直接上32B的模型，本地跑不动就调API。另外你temperature调0.1还不够，我试过0.01配合few-shot示例（给两个完整调用范例）成功率能上去不少，但本质还是模型能力天花板在那。

qwen2.5-7b在function calling上确实有点随缘，我试过同样的prompt在72b上就稳很多，小模型对工具调用的指令遵循能力还是弱，参数格式崩多半是它自己理解偏了。你试试在system prompt里把每个工具的JSON schema拆开单独强调一遍，再给一个“必须用工具”的硬性约束，别给它自由发挥的空间。要是还不行，换glm-4-9b或者functionary-small-v2试试，后者专门为工具调用调过，体感比qwen2.5稳不少。

说实话qwen2.5的function calling在7B这个规模上确实有点弱，尤其是参数多的时候格式容易飘，我试过把工具描述写得更啰嗦一点、每个参数加示例值，成功率会明显上来。另外你有没有试过把system prompt里明确加上“必须调用工具才能回答，否则直接说不知道”这种硬约束？我这么改完以后瞎编的情况少了很多。要是还不行，可以看看glm4-9b-chat，它的工具调用格式更简单些，本地跑起来也稳。

说实话qwen2.5-7b的function calling我试下来确实不太跟手，特别是要传复杂json参数时容易崩，后来我干脆把工具描述写成特别直白的伪代码例子塞进system prompt里，成功率能好点。再就是别全指望模型自己理解格式，你可以把每个工具的参数做成固定模板让它选填，减少自由发挥的空间。要是想换模型的话，glm-4-9b-chat或者llama3.1-8b在tool use上我个人体感比qwen稳一些，但本地显存占用也会上去一点。你跑的是fp16还是量化版？有时候量化太狠也会影响输出层的格式稳定性。

qwen2.5的function calling确实有点看运气，我试过7B和14B，参数格式崩是常态，尤其你本地跑量化版的话更容易出问题。建议先确认下你用的推理框架是不是支持完整的tool_use协议，有些框架会悄悄截断输出。另外可以试试在system prompt里给一个非常具体的工具调用示例，比官方文档那种抽象模板管用。要是还不行，换glm-4-9b或者functionary小模型试试，后者对工具调用专门优化过，稳定性会好不少。

我之前也遇到过类似情况，qwen2.5-7b对function calling的支持确实不算特别稳，尤其是本地部署时参数格式容易飘。你试试把system prompt里明确写出“必须调用工具才能回答”这种强约束，再给一个few-shot示例，比单纯调temperature有效。另外检查下你的tool schema是不是和官方最新版本对齐了，老版本格式会有差异。如果想省心点，同级别里glm-4-9b-chat的工具调用我体感要稳一些，虽然偶尔也会抽风，但至少不会瞎编。

qwen2.5-7b的function calling确实不太稳，我试过类似场景，它经常把参数类型搞混，尤其嵌套json的时候。你可以试试在system prompt里把每个工具的参数示例写得更具体，甚至给一个“如果拿不准就调用”的强制指令，能稍微好点。另外7b级别的话，glm-4-9b-chat的工具调用我体感比qwen稳一些，或者干脆上qwen2.5-14b，参数量上来后逻辑错误少很多。你本地显存够的话，值得换一下。

qwen2.5-7b的function calling确实不太稳，我试过同样的问题，后来发现把工具描述写得更细，比如每个参数都给示例值，成功率能上去一点。另外你检查下是不是没做few-shot，给模型一两个调用范例会好很多。7B里试试glm-4-9b-chat，工具调用这块调得比qwen顺。