用开源模型搭Agent，工具调用总是格式不对，有大佬踩过坑吗？

建议试试在system prompt里塞几个格式完美的few-shot例子，比调参数管用。我自己这么搞后错误率降了不少。

建议试试在system prompt里给几个严格格式的few-shot示例，我这么调之后Qwen2.5的格式稳定性好了不少。

这个坑我太熟了，Qwen2.5对function call的格式敏感度确实不如GPT。建议先别急着微调，试试在system prompt里把工具定义写成JSON Schema的完整示例，少写描述多给few-shot，比如“用户问天气，你输出{‘function’：‘get_weather’，‘arguments’：{‘city’：‘北京’}}”这种，模型会更容易对齐。另外temperature调到0.1，top_p设0.9，基本能减少一半格式错误。要是还不行，可以加一层轻量校验，用正则或pydantic做后处理，比硬写parser省心多了。

这个问题我太有同感了，Qwen2.5的function calling确实不如GPT那么顺手，温度调低到0.1以下会好一点，但遇到复杂嵌套参数还是容易崩。我自己踩出来的坑是，千万别完全依赖模型自己生成JSON，可以在system prompt里把工具调用格式拆成两步：先让模型用自然语言描述要调哪个工具、传什么参数，然后再写一个简单的程序把描述转成JSON，这样parser负担小很多。另外LangChain的OutputParser确实能救急，但它的内置模板对中文支持一般，建议自己基于few-shot样例写个prompt，把错误格式的案例也放进去作为负样本。微调的话成本太高了，除非你流量特别大，否则不值得。最后一个小技巧：把工具schema里每个参数的示例值改成最常用的中文数据，比如天气城市直接写“北京”，模型反而更容易对齐格式。

这坑我也踩过，qwen2.5对function call的格式确实没那么稳。我当时试过在system prompt里塞一个json schema的few-shot示例，效果比单调温度参数好不少。另外可以试试用outlines或者lm-format-enforcer这类库强制约束输出结构，比自己写parser省心。不过要是调用链特别复杂，可能还是得考虑微调一个专用版本。

这坑我也踩过，Qwen2.5对function calling的格式敏感度确实不如GPT，光调温度没啥用。建议你试试在system prompt里给一个带JSON Schema的严格示例，并且明确告诉它“只输出纯JSON，不要任何解释”，同时把response_format设成json_object。另外自己写个轻量parser兜底也不麻烦，比微调划算多了，我目前就这么干的，基本能覆盖九成情况。

这个问题我也折腾过挺久的，Qwen2.5-7B在工具调用上确实容易抽风，尤其是JSON格式不稳定。我试下来最管用的不是调温度，而是把function calling的格式直接写进系统提示词里，比如给一个严格的few-shot示例，包括正确和错误的对比，让它明确知道“错误格式会被拒绝”。另外可以试试在返回内容里加一个强制前缀，比如“现在输出JSON格式的工具调用：”，模型会更倾向于跟着走。如果还不行，写一个轻量的parser做二次校验是必要的，但不是硬解析，而是用正则或简单逻辑修正常见的少括号、引号问题，这样成本最低。微调的话其实没必要，除非你打算上生产环境大规模部署，否则prompt工程配合后处理完全够用。LangChain的OutputParser也可以参考，但它的灵活性有限，不如自己写个适配Qwen的小工具。

试过加few-shot示例吗？我往system prompt里塞了3个正确例子后，格式错乱少了一大半。

这个坑我去年也踩过，Qwen系列对工具调用的格式确实敏感。后来试了个笨办法：在system prompt里把函数定义写成JSON Schema，再给一个完美示例，效果比单纯调temperature好很多。另外可以试试加个轻量校验层，用正则捕获JSON块，如果解析失败就让模型重试一次，这样不用动微调也能撑住大部分场景。

试试让模型先输出JSON schema再填参数，比直接出结果稳很多，或者用functionary微调版。

这坑我太熟了，当初用Qwen系列调function calling的时候差点把头发薅光。你遇到的问题基本是模型在生成结构化输出时的通病，温度调低确实能缓解一点，但治标不治本。我的经验是别指望它天生就输出完美JSON，先检查一下你的system prompt是否给了足够清晰的工具定义和few-shot示例，尤其是函数参数的类型和必填项，最好给一个完整的输入输出对。如果还是不稳定，强烈建议写个轻量parser做容错，比如用正则先提取出代码块或JSON片段，再用json库配合自动补全括号的逻辑兜底，这个方案比微调模型省钱省力得多，而且效果立竿见影。另外可以试试用约束解码的库，像outlines或guidance，它们能强制模型按schema生成token，基本能根治格式问题，不过对推理速度有点影响。我目前是few-shot加parser双保险，跑了几百次调用，格式错误率降到了5%以下，你可以先从这个方向试试。至于微调，除非你有大量垂直场景数据，不然性价比真的不高。

试试few-shot，在system prompt里塞几个标准tool call示例，比调参管用多了。

我之前用Qwen系列也遇到过这问题，后来发现直接上正则+json修复库比调参靠谱得多。你可以试试在prompt里给一个超具体的few-shot示例，最好带错误纠正的那种，模型会模仿得更准。另外别迷信temperature，这问题主要是模型对结构化输出的理解不够，微调暂时不用想，先用函数调用专用的prompt模板顶一阵子。

试试给few-shot示例，比调参管用，格式基本能稳住。再不行就上outlines库强制json输出。

试试few-shot给几个标准例子，比调参管用，Qwen对格式跟随其实还行。

我之前也卡在这上面好久，Qwen2.5对工具调用的格式确实不太敏感，后来发现把function schema直接塞进system prompt里，再加一句“必须严格按JSON返回，不要解释”会好很多。parser硬解析只能当兜底，别指望它解决所有问题。另外你可以试试把temperature调到0.1以下，然后多跑几次看输出差异，如果还是不稳定，那多半是模型本身没吃透这个格式，考虑换个专门调优过function calling的模型比如Qwen2.5-FC系列。微调成本太高，先试试把示例对话写详细点，尤其是错误格式的纠正示例，这招对我挺管用的。

这个坑我太熟了，之前用Qwen系列也折腾了好久。你提到函数名写错和JSON缺括号，其实根子不在temperature，而是模型对工具调用的格式约束理解不够强，尤其7B这种小模型，稍微复杂点就放飞自我。我后来试了个土办法，在system prompt里塞一个极简的few-shot示例，不是完整的JSON schema，就两三个“用户问→正确调用格式”的对比，效果比调参明显稳定。另外别迷信LangChain的默认parser，它太严格了，我自己写了个容错解析，先正则提取```json代码块，再尝试json.loads，失败就用ast.literal_eval兜底，最后实在不行才报错。至于微调，除非你有大量真实调用日志，否则性价比很低，我试过LoRA，数据不够反而更乱。还有个偏方，把工具描述从英文改成中文，部分模型对母语指令的格式遵循度会好一点，你可以试试。对了，你用的Qwen是带chat模板的吗？没带的话输出风格会差很多，记得用transformers的chat_template。

别硬解析了，试试直接上function calling模板加few-shot，Qwen对格式的稳定性会好很多。

别硬调参了，直接上函数调用专用的prompt模板，Qwen官方有推荐格式，照着写基本能稳。

这问题太真实了，Qwen2.5对tool calling的格式敏感度确实不如专门的function calling模型。我之前用llama.cpp加grammar约束强推JSON，效果比纯靠prompt稳定不少，你可以试试看。parser硬解析是兜底方案，但不如直接约束输出格式省心，LangChain里有个output-fixing parser能自动纠错，能省点事。另外别光调temperature，试试把tool schema用few-shot例子塞进system prompt，比单纯描述格式管用得多。微调成本太高，先把prompt工程做到极致再说，我调了快两周才勉强稳定在80%成功率。