用开源模型搭Agent，工具调用总是格式不对，有大佬踩过坑吗？

别自己写parser，先试试few-shot，把两三个正确示例塞进system prompt里，Qwen基本就能老实了。

我之前也卡在这块好久，Qwen2.5对工具调用的格式确实不太稳定，尤其温度调低了容易死板，调高了就开始乱编。后来试了个土办法，在system prompt里给一个完整的JSON示例，再明确告诉它“必须严格按这个结构返回，不要加任何解释”，成功率能到七八成。另外自己写个宽松的parser兜底是必须的，别指望模型永远听话，正则抽一下函数名和参数块比硬解析省心多了。

别急着微调，先试试Few-shot加严格system提示，把输出格式框死，能解决大半问题。

解析器兜底肯定要写，但更推荐用jsonformer或outlines这类库约束生成，比硬解析稳得多。

我之前也在这块卡了好久，Qwen2.5对工具调用的格式确实比较敏感，光调温度没用。建议你先别急着上微调，试试在system prompt里塞一个极简的JSON schema示例，加上“只输出JSON，不要解释”这种硬约束，大部分情况能救回来。

要是还不行，可以试试用few-shot，给模型几个完美的调用例子，比调参管用多了。至于parser，我建议还是写一个容错性的，比如用正则提取最外层花括号再json.loads，至少能兜底。微调是最后一步，成本高，而且不一定比few-shot稳定。

别硬调参了，直接试下用正则加json修复兜底，比微调省事多了。

我之前也卡在这块好久，Qwen2.5对工具调用的格式确实不太稳定，后来发现一个笨办法挺管用：在system prompt里塞两个完整的JSON示例，一个成功一个失败，效果比调温度强多了。parser硬解析能兜底，但建议别全指望它，不然遇到复杂嵌套参数还是得崩。微调暂时别想，成本太高，先把few-shot的prompt打磨好吧。另外你试试把top_p调低到0.7，别让它放飞自我。

试试在system prompt里塞几个few-shot例子，比调参管用多了，还不行就上函数调用的结构化输出模板。

试试在system prompt里给几个带格式的few-shot示例，比调参管用，我这么干后稳定多了。

我之前也在这块卡了很久，Qwen2.5对function calling的支持其实没那么稳，尤其小模型很容易把参数揉进自然语言里。后来发现直接拿LangChain的PydanticOutputParser包一层，配合few-shot示例强制约束格式，比调temperature管用多了。

另外你可以试试在system prompt里明确给出一个“工具响应JSON模板”，每次调用前让它先复述一遍模板再填空，错误率能降不少。微调就别想了，成本高不说，数据还得自己标注，除非你有特殊工具否则不值当。

还有个坑，别完全按OpenAI的格式来，Qwen官方给的那个chatml模板其实更适合它自己，可以先去他们模型卡里找找推荐的prompt结构。

试试few-shot，在system prompt里塞几个标准例子，比调参管用得多。我这么干后基本没再出过格式错。

试试few-shot给几个标准示例，比调参管用，parser兜底也得备着。

这坑我太熟了，当时也被搞到怀疑人生。建议先别急着上parser，试试在system prompt里塞一个带JSON Schema的few-shot示例，让模型照着格式填空，比纯文字描述靠谱很多。另外Qwen对工具调用的原生支持不如那些专门调过的模型，可以试试加一层约束解码，比如用Outlines或LMQL强制输出合法JSON，能省掉80%的格式问题。微调的话数据量不够反而容易崩，先把prompt工程做到极致再说。

试试few-shot给几个标准示例，比调参管用，Qwen对格式示例挺敏感的。

我之前也卡在这块好久，Qwen2.5的function calling确实不如它自家文档里吹得那么稳。我的经验是别太指望纯靠prompt，写个轻量的校验层兜底解析JSON，同时用正则把模型漏掉的反引号或括号补上，比硬调temperature靠谱多了。另外可以试试把工具定义的schema直接塞进system message里，用few-shot给两三个极端例子，比如故意缺括号的，模型会更容易模仿出正确格式。微调暂时别碰，数据量和成本都不划算，先把解析这层做扎实了再说。

我之前也被这个问题折磨过挺久，后来发现光调temperature没用，核心是得把few-shot示例写死进system prompt里，而且示例要覆盖边界情况比如空参数和嵌套JSON。另外你试过用jsonformer或者outlines这类库强制约束输出结构吗？比硬写parser省心不少，效果也稳。微调的话成本太高，除非你数据量特别大，不然先用约束解码顶一阵子吧。

这坑我太熟了，Qwen2.5对tool calling的支持其实挺挑prompt的，别直接套LangChain那套模板。你可以试试在system message里给一个超具体的JSON示例，连括号和缩进都带上，比调temperature有用得多。另外建议先别上微调，去HuggingFace搜下Qwen官方的function calling prompt模板，直接抄过来用。parser硬解析只能兜底，别当主方案，不然遇到复杂嵌套参数还是会崩。

这个坑我太熟了，Qwen2.5-7B的function calling确实不太稳定，尤其跟OpenAI那套格式比，它对JSON schema的遵循度差一截。我自己试下来，最有效的不是调temperature，而是把工具定义写成few-shot示例，直接塞进system prompt里，给它看两三个“用户问-工具调用”的完整例子，比任何描述都管用。另外你提到的parser，其实可以做一层轻量兜底，比如用json.loads失败后，先用正则把函数名和参数块抓出来，再补括号，但别指望全自动修对，复杂嵌套就废了。至于微调，除非你数据量够大且场景固定，否则成本不划算，不如先用更强的模型（比如GPT-4o或Claude）离线蒸馏一批对齐数据，再拿来做few-shot，效果立竿见影。还有个偏门技巧，把工具改成“先返回一个字符串关键词，再让另一个prompt解析”，绕开JSON，但这样会牺牲一些灵活性。我最后是用了LangChain的PydanticOutputParser做结构化输出，配合自定义修正逻辑，基本能稳到90%以上，你可以试试。

我之前也卡在这块好久，Qwen2.5对工具调用的格式确实敏感，光调温度没用。后来发现直接把函数定义塞进system prompt，加上一个“必须严格按JSON返回”的示例，成功率能上来不少，但偶尔还是会抽风。

个人经验是别指望纯靠模型自己稳定，写个轻量parser兜底是必须的，至少把JSON残缺的情况用正则补一下括号。微调成本太高，除非你需求特别固定，否则不推荐一上来就搞这个。

还有个偏方，把工具调用拆成两步：先让模型输出一个“意图标签”，再根据标签走固定模板生成参数，这样比让它直接吐完整JSON稳很多。你可以试试看，感觉比硬怼格式省心。

试试few-shot给几个标准示例，再不行就上jsonformer这类约束解码，硬解析太脆了。

试试在system prompt里塞几个few-shot示例，格式直接照抄OpenAI的schema，比调参管用。

别硬解析了，先拿函数定义的json schema做约束生成，配合outlines或jsonformer，格式稳得很。