用开源模型搭Agent，工具调用总是格式不对，有大佬踩过坑吗？

试试few-shot给几个标准例子，比调参管用，再不行就上Outlines或Jsonformer这类约束生成库。

我当初也被这个坑折磨了好久，Qwen2.5-7B对function calling的支持其实没你想象的那么稳，尤其是零样本直接让它按OpenAI格式输出，经常出现“思维正常但输出抽风”的情况。我自己试下来，最有效的其实是两层兜底：第一层是给模型一个极简的few-shot示例，不是完整对话，而是单独把“工具定义+用户请求+正确输出”三行贴进去，让它模仿结构；第二层才是写一个轻量parser，不要硬解析整个JSON，而是用正则先提取出函数名和参数块，再单独尝试json.loads，失败就退化成把整段文本塞给一个“默认工具”处理。另外temperature调低到0.1以下确实有帮助，但别指望根治，因为模型本质是在做文本生成，不是真正的结构化决策。微调的话，如果只是这几个固定API，其实可以用几十条合成数据做个LoRA，效果会非常明显，但前期成本高，不如先试试把工具描述写得更像“填空题”——比如在定义里明确写“参数必须放在双引号内，且不要输出任何解释文字”。还有个野路子，把每次输出都强制加一个“前缀提示”，比如让模型先输出“TOOL_CALL:”再跟JSON，这样就算它乱写，你的parser也能靠分割点兜底。我现在基本是“few-shot+双parser+低temperature”三件套，成功率能到八九成，偶尔翻车就手动重试一次，比死磕微调省事多了。

别折腾微调了，试试few-shot示例塞进system prompt里，比调参管用得多。

试试few-shot给几个标准示例，比调参管用，再不行就用jsonformer这类库强制约束输出结构。

之前搞过类似的，qwen的小模型确实容易在tool call上翻车，后来发现加个few-shot示例到system prompt里效果比调temperature靠谱多了。另外可以试试它官方的qwen_chat函数调用模板，格式上比硬套openai的稳一些。parser还是得写，但别太复杂，主要用来兜底和报错重试，能解决大部分问题。你用的哪个版本的langchain，有些老版本对qwen的兼容性也有坑。

试试给模型多加几个少样本示例，把输出格式直接写死在system prompt里，比调温度管用。

我之前也卡在这块好久，Qwen2.5的function calling确实不如GPT那么稳，尤其7B模型对JSON的结构约束感天生弱一些。你调temperature基本没用，这问题主要出在模型对指令的遵循能力上，不是随机性的事。我自己最后是放弃了纯靠prompt硬刚，写了个轻量的容错解析层，把模型输出先清洗一遍，比如用正则把残缺的JSON补全，或者把“调用get_weather，城市北京”这种自然语言硬映射成参数，效果立竿见影。微调的话成本太高，除非你业务场景非常固定且量大，否则不推荐，先用SFT把几条高质量的工具调用示例塞进few-shot里，比改temperature管用得多。另外LangChain有个parse_partial_json的辅助函数，虽然不完美，但能省你不少事。还有个思路是让模型先输出一个“意图+参数”的纯文本JSON，不用OpenAI那种严格的函数名格式，然后你自己在代码里做一层映射，相当于把格式问题转移到你自己的控制逻辑里，这样稳定性会高很多。你试过在system prompt里强调“只输出JSON，不要任何解释”吗？有时候加一句这个就能减少一大半格式错误。

试过用Qwen走function calling，确实有这个问题，后来发现光调temperature没用，得在system prompt里把工具schema写成few-shot示例，尤其是给一个完整JSON输出样例，模型一下就稳多了。另外别硬依赖模型输出，自己写个轻量parser做兜底校验，格式不对就重试一次，成本比微调低多了。你如果用的是vLLM部署，可以试试它的guided decoding，直接约束输出结构，比纯prompt靠谱。

这问题太真实了，我当初用Qwen调tool calling也卡了好久。别急着上微调，先试试把工具schema写得更直白点，比如在description里加“必须严格按JSON输出”这种强硬措辞，比调temperature管用。要是还不行，写个轻量parser兜底也不丢人，毕竟模型输出本身就带随机性，硬解析反而省心。另外可以看看Qwen官方的few-shot样例，把几个完美格式的对话直接塞进prompt里，比纯指令稳定很多。

我之前也卡在这块好久，Qwen2.5对工具调用的格式敏感度确实不如那些专门微调过的模型，尤其7B这种规模，输出飘一点太正常了。你调temperature其实方向对，但建议直接压到0.1以下，top_p也别动，很多时候是采样随机性把JSON结构带崩了。另外别太指望现成prompt模板能根治，LangChain那套提示词对中文模型适配一般，你可以试着手写一个极简的few-shot示例，把“函数名:参数列表”这种格式硬塞进system message里，比让它自由发挥稳得多。至于parser，肯定要写，但别硬解析，建议用json.loads先试，失败就用正则把函数名和参数块抠出来，再单独用一个小模型或者规则去补全括号，这算是最务实的方案了。微调的话除非你有大量真实调用日志，不然成本太高，而且7B微调后可能过拟合到你的场景，换个API又要重新调。还有个歪招，你可以让模型先输出一段“思考过程”，再在下一轮强制让它只输出JSON，中间加个分隔符，这样能减少它把自然语言混进参数里。总之这问题本质是模型指令遵循能力不够，别太追求完美格式，能兜底解析就够用了。

我之前也卡在这块好几天，后来发现光调temperature没用，得在system prompt里把输出格式用JSON Schema写死，再给个few-shot示例，效果立刻稳多了。另外Qwen对工具调用的原生支持其实不太行，建议你试试它官方的function calling模板，或者直接换Qwen2.5-Turbo，那个格式准很多。parser还是得写，但只当兜底，别指望它解决所有问题，关键是让模型输出前就“想清楚”。

试试把工具定义塞进system prompt再加几个few-shot例子，比调参管用，Qwen对格式敏感但吃这套。

别硬解析了，直接用Qwen的function calling模板，把工具定义和示例放prompt里，比调参管用。

这问题太真实了，我之前用Qwen系列也卡在工具调用上。别急着微调，先试试把系统的function定义写得更啰嗦一点，每个参数都给示例值，模型会更容易对齐格式。另外，OpenAI那个格式其实不一定死板，你可以自己在prompt里加一句“如果参数不确定，就返回空JSON”，至少不会崩。parser肯定要写，但别写太死，留点容错空间。还有个小技巧，把temperature直接设成0.1，top_p设0.8，能降不少随机性，但别指望完全稳定。

我最近也在搞类似的，qwen确实容易在function calling上翻车，尤其是参数嵌套的时候。我自己试下来，与其调温度不如把system prompt里怼上几个明确的few-shot例子，格式基本就稳了。parser还是得写，但别太复杂，主要兜底JSON解析和截断问题。微调成本太高，咱普通人真没必要，先把prompt工程做极致再说。你试试看把tool schema也塞进user message里，效果比单独放system里好。

试试few-shot，在system prompt里塞几个工具调用的标准示例，比调参管用得多。

我之前也卡在这块好久，Qwen系列对function calling的格式确实不够敏感。后来我发现直接给它看两三个具体的输入输出示例，比调temperature管用多了，相当于把格式要求写进prompt里。

另外别完全指望模型一次输出就完美，我写了个轻量的正则+json修复函数兜底，能救回来一大半的bad case。至于微调，除非你的场景特别固定，不然性价比真不高，先试试few-shot加解析器组合拳吧。

别硬调参了，直接把Qwen的官方prompt模板抄过来，再不行就上jsonformer或者outlines这类约束解码库。

我之前用Qwen系列也遇到过一模一样的问题，函数名和参数格式确实容易飘。后来发现关键不是调温度，而是把system prompt里工具定义的schema写得极其详细，甚至直接给一个few-shot示例，模型就老实多了。parser硬解析只能兜底，治标不治本，建议先试试在prompt里做约束，比如明确要求“只输出JSON，不要任何解释文字”。另外可以看看模型对特殊token的支持，有些时候加上<|tool_call|>这类标记比纯文本指令管用得多。微调确实能解决，但成本高，先用prompt工程试几天，大概率能稳定不少。

这坑我太熟了，Qwen2.5的tool calling确实没GPT稳定，尤其是7B这种小参数。你试temperature和top_p没用很正常，根源在模型对JSON schema的token分布没吃透。别急着微调，先试试把工具定义写成few-shot示例塞进system prompt里，给模型一个“标准答案”照着抄，比纯描述格式靠谱得多。

另外我强烈建议你放弃LangChain那套默认parser，自己写个轻量级的后处理层——先正则抽花括号，再用json.loads逐个解析，失败就重试一次，配合提示词里那句“如果无法调用工具，直接回复用户”。我自己最后是这么解决的：让模型先输出一个“思考块”解释要调哪个函数，再输出严格JSON，用分隔符切开，解析率能到95%以上。

还有个玄学技巧，把函数名改成全小写下划线风格，比如get_weather而不是getWeather，模型误拼率会低不少。至于微调，如果你不是有几百条真实调用日志，真不建议，数据清洗成本比写parser高多了。倒是可以看看Qwen官方出的那个function calling模板，他们自己测过，比LangChain默认的好使。