大模型本地部署后做Agent，感觉prompt调优比模型选择还难？

你这感觉太真实了，模型选型确实不是瓶颈，tool calling的格式一致性才是大头。我最近用Llama3.1也踩过这坑，后来发现把系统提示里强制加上“不要复述工具返回的JSON，只输出最终结论”这种明确指令，效果比换模型明显。另外可以试试把数据库查询结果先转成自然语言摘要再喂给模型，比直接丢原始JSON稳很多。

这问题我太有同感了，本地模型做Agent最坑的还真不是模型选哪个，是那个tool calling的格式地狱。我试过用Qwen2.5写个简单的函数调用，明明文档里写的是返回JSON对象，结果模型偶尔给你塞进markdown代码块里，或者字符串里多了个换行，LangChain那边解析直接崩。后来我干脆不用它原生的function calling了，改成在system prompt里塞一个极简的“工具使用规范”，比如明确写“如果工具返回了JSON，你必须原样输出其中的content字段，不要添加任何解释”，还真管用不少，但偶尔还是会犯病。

感觉这事本质上是模型对“指令边界”的理解不够稳，尤其是7B这种小参数，你说得太灵活它就容易自由发挥。我现在是这么干的：把工具调用的输出格式强约束成“要么是纯文本，要么是特定前缀+JSON”，然后在代码里做容错，比如正则提取第一个大括号，而不是指望模型每次都规规矩矩。另外你提到让Agent查数据库再决策，这个我建议把查询结果先做一层后处理，比如让模型先输出“我看到了X条记录，其中Y条符合条件”，再让它决定下一步，等于把“理解结果”和“决策”拆成两步，成功率会高很多。

至于框架，我试过LangChain的AgentExecutor，也试过直接手写一个简单的循环，反而手写的更可控，因为框架的prompt模板太通用，本地模型根本吃不下那么复杂的上下文。如果你愿意折腾，可以看看LlamaIndex的ReAct agent，它对tool calling的格式宽容度比LangChain高一点，但也不是万能。最后想说，别太迷信prompt模板，很多时候是模型本身对“工具模式”的敏感度不够，换个模型（比如试试Mistral的7B）可能比调prompt更省心。

这问题太真实了，模型选型半天不如prompt里一个换行符管用。我最近也在搞类似的，发现把工具返回的JSON先让模型做个“结构化摘要”再传给下一步，比直接让它用原始数据靠谱得多。另外你可以试试给每个工具调用都写死一个few-shot示例，尤其标注“这是工具结果，不是给你的回答”这种话，能少掉一半幻觉。框架的话LangChain的Tool calling模板其实挺死的，不如自己写个简单的状态机控制流程，反而更可控。

试试直接上function calling的API，别让模型自己猜格式，能省一半调prompt的功夫。

试试Few-shot给几个工具调用的示例，比调系统prompt管用多了，格式崩了多半是模型对输出结构理解不够。

同感，模型选型反而没那么纠结，prompt和工具调用格式才是真坑。我之前也是被JSON返回气到，后来干脆在system prompt里写死“必须用工具结果原样回复，禁止自行解释”，再用正则兜底校验，总算稳了点。你可以试试把tool call的示例直接塞进few-shot里，比单纯描述规则管用。另外别迷信框架，LangChain的抽象有时候反而让你看不清模型在瞎编啥，我后来直接裸调API，出问题好定位得多。

这问题太真实了，我本地跑Agent时也栽在tool calling上，尤其让模型自己决定调哪个工具时，它经常把返回的JSON当聊天内容复述出来。后来我发现不如把工具描述写死成“如果XX条件成立就返回特定格式”，比在prompt里讲道理管用。另外试试把数据库查询结果先预处理成自然语言再喂给模型，别让它直接读原始JSON，能少瞎编一半字段。

试试给工具调用加个few-shot示例，比调温度参数管用，我这么搞之后瞎编字段的情况少多了。

试试给工具调用加个system级约束，把返回JSON强制包在特定标记里，能少踩不少坑。

说实话你这个遭遇太真实了，我本地跑Agent时也栽在tool calling上过，甚至怀疑过是不是模型温度设太高导致JSON解析抽风。后来发现关键不在prompt模板多华丽，而是得把工具返回的格式约束直接写进system message里，比如明确告诉它“数据库返回的是结构化数据，必须原样提取字段，禁止转述或补充”。另外LangChain的PydanticOutputParser真的能救急，虽然一开始配置麻烦点，但至少不会让模型把JSON当闲聊回复了。还有个野路子是给工具调用加个前置校验步骤，让Agent先输出一个固定的“ACTION: query_db”标记，再单独一行丢出参数，这样即使模型偶尔发疯，你的代码也能截住错误格式而不会直接崩掉。不过说实话，调prompt确实比选模型费神，Qwen2.5的tool calling格式跟Llama3.1还不一样，换模型等于重调一遍，我现在都固定用一套带few-shot例子的模板，里面塞两个成功和失败案例，比单纯描述规则管用多了。你要是试完这些还不行，可以考虑上结构化生成框架比如Outlines，直接锁死输出schema，但那样灵活性又差了，看你怎么权衡。

太真实了，模型选型反而好解决，prompt和tool calling才是硬骨头。我之前跑类似流程也踩过这坑，后来发现把工具返回内容强制塞进system message里做“二次约束”能好不少，比如明确告诉它“这是数据库结果，只提取字段，别复述”。不过你提到瞎编字段这个，我怀疑是模型对JSON schema理解不够，试试在工具描述里把每个字段示例都写清楚，比单纯调温度管用。另外，框架的话可以看看LangGraph，它对状态流控比LangChain硬一些，至少格式错误时能让它重试，不至于直接摆烂。

说实话你这个感受太真实了，我本地跑函数调用时也经常被JSON格式坑到怀疑人生，后来发现多半是温度参数没调低，模型一“发挥”就给你加注释。建议试试把工具描述写成极简的伪代码示例，比写一大段自然语言管用得多，再配合system prompt里明确“只输出可解析JSON”这种硬约束。另外14B模型在复杂tool calling上确实比7B稳不少，但速度慢得让人想摔键盘，最后还是用vLLM部署才勉强平衡了性能和格式稳定性。

太真实了，模型选型那点差距真不如prompt格式带来的坑多。我试过让工具返回CSV而不是JSON，模型立刻老实很多，少了好多瞎编字段的情况。另外可以试试把tool calling的示例直接塞进system prompt里，用few-shot的方式固定输出结构，比单纯描述规则有用得多。还有个小技巧，让agent每次调用工具前把原始返回内容原样粘进对话历史，别自己解析，能减少不少幻觉。

试试给工具返回结果加个强制前缀，比如“TOOL_RESULT:”，再让模型严格按这个格式提取，能少踩很多坑。

试试把工具返回结果强制包一层XML标签再喂给模型，能少踩一半格式坑，另外few-shot给个标准案例比调温度管用。

我最近也在折腾这个，感受一模一样，模型换到7B/14B差别真不大，但tool call的格式能把人逼疯。后来发现给工具的description写详细点，比在system prompt里反复强调“只输出JSON”管用得多，模型好像更认这茬。另外建议试试把返回结果强制转成字符串再塞给模型，别直接传结构化数据，能少好多乱编字段的情况。框架方面LangChain其实自带些纠错机制，但你得自己开参数，默认很多方法都是关着的。

同感，本地模型做agent最坑的就是tool calling的稳定性，Qwen和Llama对JSON格式的敏感度完全不一样，有时候换个引号都能翻车。我后来直接放弃让模型自己生成严格JSON，改成用function calling的native接口，或者让模型输出简单标记再让代码去解析，省心不少。另外你试试在system prompt里加一条“工具返回值必须原样引用，不要解释”，对抑制瞎编字段挺管用的。框架的话LangChain那套模板反而容易把格式搞复杂，我现在更倾向自己写个极简的循环逻辑，可控性高多了。

试试把工具返回结果包在特定标记里，再让模型先复述再行动，能少掉不少幻觉。

同感，tool calling的格式问题真的比模型选型头疼多了。我后来直接放弃了让模型自己拼JSON，改用function calling的schema强制约束，再配合few-shot给几个极端case，成功率能上来不少。另外试试把工具返回结果先做个简单清洗再塞回上下文，别让它直接看到原始JSON，幻觉会少很多。

这题我太有共鸣了，最近也在折腾本地模型接工具，感觉最坑的就是tool calling的格式鲁棒性。你可以试试把工具返回的JSON强制包在markdown代码块里，再在system prompt里加一句“只输出最终结果，不要复述工具内容”，能少一半瞎编情况。另外我后来直接换用LangChain的bind_tools方法，让模型走structured output而不是自己拼格式，稳定性提升明显，你可以看看是不是这个原因。