用开源模型搭Agent，工具调用总是格式不对，有大佬踩过坑吗？

这个坑我踩过，7B级别的模型做function calling确实容易飘，尤其是多轮对话里，前面聊了几句它就开始放飞了。调temperature和top_p只能缓解，治不了根，因为本质上是模型没对齐过tool use的格式分布。我试过最有效的办法是用vLLM部署的时候挂个guided decoding，或者用outlines强制JSON schema，让它在解码阶段就只能吐合法结构，函数名和参数直接卡死，准确率能拉一大截。另一个思路是别硬上原生function calling，改成让模型输出一个固定的XML或特定标记包裹的中间格式，再自己写个轻量parser转成OpenAI格式，反而比让它直接吐JSON稳，因为token层面的约束少一些。prompt里把few-shot示例塞足，尤其是错误示范加正确示范对比，比单纯说“请输出JSON”管用得多。至于微调，如果只是几个固定工具，LoRA在小样本上确实能拉稳，但工具一多变起来就不划算了。LangChain那套output parser容错其实挺弱的，别指望它兜底，自己写个带校验和重试的wrapper更实在。

换vLLM跑guided decoding吧，直接按JSON schema约束输出，比调prompt靠谱多了。

Qwen2.5原生就支持function calling，直接用它自带的tool模板比LangChain套一层稳多了。

7B模型做function calling确实容易翻车，我折腾Qwen2.5那会儿也遇到过类似情况。后来发现Qwen官方其实有专门的function calling prompt模板，直接套那个格式比LangChain默认的好很多。另外可以试试outlines或者lm-format-enforcer这类约束解码库，能强制模型输出合法JSON，比调temperature靠谱多了。如果还不行，建议换个支持tool use的模型，比如Qwen2.5-14B以上或者专门fine-tune过的版本，7B硬扛确实吃力。

可以试试用outlines或者llama.cpp的grammar约束解码，直接从logits层面卡格式，比调prompt靠谱多了。

7B模型做function calling确实容易翻车，我试过Qwen2.5-7B也遇到类似情况。后来换成Qwen2.5-14B或者专门微调过的Hermes-2-Pro系列，格式稳定性提升特别明显。如果非要用7B，建议用vLLM部署时开guided decoding，直接在解码阶段约束JSON schema，比事后写parser靠谱多了。prompt里把工具定义写成few-shot示例也有帮助，但效果不如模型本身能力到位。

Qwen2.5原生支持function calling，直接用它的tool模板别套LangChain，稳很多。

可以试试vLLM的guided decoding按JSON schema约束输出，比硬调参数稳多了。

Qwen2.5工具调用确实容易翻车，我一般用vLLM自带的tool parser加few-shot示例才稳下来。