用开源模型搭Agent，工具调用总是格式不对，有大佬踩过坑吗？

这问题太真实了，我当初用Qwen搭工具调用也卡在这。后来发现别死磕OpenAI格式，直接把函数schema写进system prompt里，用few-shot给两三个正常例子，比调温度管用得多。parser还是要写的，但不用太复杂，正则抓一下关键字段就行。另外试试它官方的qwen_chat接口，有些版本对工具调用的原生支持比裸模型好。

试试用Jsonformer或者Outlines这类库强制约束输出结构，比调参省心太多。另外给模型的system prompt里塞一个带格式示例的few-shot，基本能解决大部分问题。

这问题我太熟了，当时用Qwen调函数调用也是折腾了一周。你提到的那些乱象基本都遇到过，后来我发现单纯调temperature没用，关键在system prompt里要把工具定义写死，最好用JSON Schema那种格式，再给一两个few-shot示例，模型就老实多了。另外建议别直接依赖模型输出的原始文本，可以加一层轻量级的语法校验，比如用json修复库先纠错，再匹配函数名，硬解析其实比想象中靠谱。微调的话除非你有大量真实业务数据，不然性价比很低，7B模型对格式的敏感度本来就不如大模型。还有个野路子，把工具调用改成两步走，先让模型决定调哪个工具，再单独生成参数，这样成功率能提升不少。对了，你试过用Qwen官方的function calling模板吗？他们文档里那个示例直接搬过来用，比LangChain默认的prompt要稳。

我之前也卡在这块好久，Qwen2.5对function calling的支持其实没那么原生，光调采样参数真不太够。后来我直接在system prompt里塞了一个极简的JSON schema示例，外加一个“只输出JSON，不要多余解释”的硬约束，成功率能到七八成。parser也得写，但别硬解析，用json修复库比如json-repair兜底会省很多事。微调暂时别碰，数据量和成本都不划算，先把few-shot和格式校验做扎实。

试试few-shot给几个标准样例，比调参管用，再不行就上jsonformer这种约束生成库。

我最近也被这个折磨过，后来发现光调温度真没用，核心问题在系统提示词里没把输出格式的约束写死。你可以试试在prompt里直接给一个带完整JSON schema的few-shot示例，让它照着填，比口头描述格式管用得多。另外别硬刚parser，先用函数名正则匹配兜底，再处理参数，至少能救一半的失败case。微调的话，除非你有大量真实调用日志，不然性价比太低了，先试试把对话历史里的工具返回结果也拼进prompt，模型上下文够了格式会稳很多。

试试few-shot给几个带格式的示例，比调参管用，parser兜底也得备着。

我之前也卡在这块好久，Qwen对function calling的支持确实没想象中那么稳。后来发现别死磕输出格式，直接让模型先输出“要不要调用工具、参数是什么”这种结构化描述，再用代码转成JSON，比硬调temperature靠谱多了。还有个土办法，就是给few-shot示例，模型模仿能力其实挺强的。微调暂时别想，成本太高，先把prompt和解析层做扎实。

强烈建议试试把few-shot示例直接塞进system prompt里，别只调temperature。再不行就上正则兜底，微调真没必要。

试试few-shot在system里塞两个标准示例，比调参管用得多，我这么搞完基本没再出过格式问题。

我之前也折腾过这个问题，Qwen对JSON格式的敏感度确实比GPT差点。你试过在system prompt里塞一个few-shot示例吗？把完整的正确输出格式放进去，再加一个错误案例，效果会明显改善。parser硬写倒是能兜底，但维护成本高，不如先用正则做轻量校验，再让模型自纠。另外可以看看llama.cpp的grammar功能，直接约束输出结构，比调temperature靠谱多了。

试试few-shot给几个标准例子，格式能稳不少，parser该写还得写。温度调低点0.2左右管用。

这题我太熟了，刚用Qwen系列调Agent的时候差点没被格式问题折磨疯。说实话，光调temperature真没啥用，模型该飘还是飘，我后来是直接放弃了让模型自己生成完整JSON，改成两步走：第一步先让模型输出一个极简的意图和参数列表，第二步用代码模板去拼装成标准function calling格式，这样至少能保证括号和字段名不出错。你提到的函数名写错和参数塞自然语言里，我怀疑是prompt里给的few-shot示例太少了，而且示例的格式跟实际要的格式必须完全一致，最好连空格和换行都对齐，模型对格式的敏感度比我们想象的高多了。另外，可以试试在system prompt里明确加一句“只输出JSON，不要任何解释”，再配合正则把模型输出里可能出现的markdown代码块剥掉，成功率能提升不少。微调的话，除非你数据量很大且任务很固定，否则我个人觉得性价比不高，毕竟Qwen2.5-7B本身能力不差，问题多半出在约束方式上。对了，你可以去翻一下OpenAI官方那个function calling的prompt模板，把里面的例子改成你自己的API场景，喂给模型当few-shot，比LangChain默认的提示词好用很多。反正我现在的做法是模板+严格后处理双保险，基本能稳定在95%以上的正确率，你先试试看。

我最近也在搞这个，Qwen2.5对function calling的支持确实有点迷，尤其跟GPT比格式稳定性差一截。建议你别硬调temperature，先试试在system prompt里给一个带完整JSON示例的few-shot，最好把工具定义和返回格式都写进去，效果会比纯描述好很多。parser该写还是得写，但别想着万能解析，做个轻量校验+重试机制比微调划算，毕竟7B模型微调成本也不低。另外可以看看Qwen官方出的function calling文档，他们有个推荐的prompt模板，比LangChain默认的管用。

我之前也卡在这块好久，Qwen2.5对工具调用的格式确实敏感。后来发现别死磕temperature，直接把系统的prompt里塞几个few-shot例子，格式基本就稳了。parser还得写，但别硬解析，用json修复库兜底就行，我目前是正则抽JSON再补括号，能覆盖七八成情况。微调暂时别想，成本太高，先试试把工具定义写得极简，别让模型理解歧义。

别硬调参数了，试试给模型喂几个few-shot例子，比调temperature管用多了。

我之前也卡在过这个坑里，Qwen2.5系列对function calling的支持其实没宣传的那么稳，尤其是7B这种小参数量，格式漂移太常见了。我自己试下来，光调temperature没用，核心问题在于模型对工具定义的“理解”不够结构化，你可以在system prompt里把每个工具的schema用JSON Schema的完整示例写进去，而不是只给函数名和描述，这样能显著减少参数乱塞的情况。另外，别指望模型自己输出严格JSON，强烈建议在生成后接一个轻量级的repair层，比如用json5或者写一个基于正则的括号补全，比硬写parser要省事很多。还有一个偏门技巧，就是在工具调用的返回示例里故意放几个错误格式的反例，告诉模型“这些是错误示范”，效果比单纯强调“必须输出JSON”要好。至于微调，除非你有几百条真实错误样本，否则性价比很低，先试试把few-shot示例增加到5-6组，覆盖不同参数类型，我这边基本能把成功率拉到90%以上。还有个坑是别用langchain自带的输出解析器，他们那套对中文模型兼容性很差，我后来直接改成了手动构造prompt加OpenAI格式的强制前缀，反而稳定了。

试过加一个强制JSON schema的约束提示词，配合few-shot示例，比调参数管用，parser还是得写兜底。

说实话这问题太典型了，7B模型对json格式的听话程度确实看运气。我之前试过把function calling的schema直接塞进system prompt，再给两个few-shot例子，比调temperature管用多了。parser还是得写，但别写太死，建议用json修复库比如json_repair兜底，能救回不少坏格式。微调暂时别想，成本太高，先试试把工具描述写得更具体，比如参数枚举出来，模型瞎编概率会低很多。

别硬调参了，先试下在system prompt里塞几个带json schema的few-shot示例，比调temperature管用。

要是还乱输出，就自己写个parser兜底，别指望7B模型能稳定遵守格式。