最近在尝试用LangChain写一个简单的AI Agent,目的是让大模型能调用几个自定义工具(比如查天气、算算术)。结果跑起来经常翻车——有时候模型死活不调用工具,直接自己瞎编答案;有时候调用了但传的参数格式不对(比如把数字传成字符串)。我看了官方文档,也试了调temperature和top_p,但还是不稳定。是不是Prompt里对工具的说明写错了?还是说现在的开源模型(比如Qwen2.5-7B)在工具调用上本身就弱?有没有靠谱的调试思路?求大佬们指条路,卡好几天了。
楼主
2小时前
用LangChain搭的Agent老是工具调用失败,到底哪里出了问题?
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共 2 条
2楼
59分钟前
试试把工具描述写得更直白,比如参数类型直接写“必须是数字”,Qwen对这种格式很敏感。
3楼
46分钟前
遇到同样的问题卡过两周,说几个我试过能落地的点。第一,工具描述里别写“参数是数字/字符串”这种类型说明,大模型对JSON Schema的理解比自然语言差很多,改成“参数格式:整数,例如25”这种带例子的写法,我的Qwen2.5-7B调用成功率直接从40%提到70%。第二,temperature别调太低,0.3左右最稳,太低模型会反复输出同一套模板,反而容易跳过工具调用。第三,你可以在系统提示里加一句“如果用户问题需要工具,必须先输出工具调用标记”,强制它走流程。至于模型本身,Qwen2.5-7B的工具调用能力确实不如GPT-4,但调好prompt后日常任务够用,我试过用few-shot在系统提示里放两三个正确的调用范例,效果比调参数明显。最后,建议把日志里工具返回的错误原样打印出来,很多时候是工具函数本身没处理好边界情况,比如查天气工具没做城市名称模糊匹配,模型传了“北京”但代码只认“beijing”。你贴下具体报错截图?