大模型本地部署后做Agent，感觉prompt调优比模型选择还难？

这问题太真实了，我本地跑7B模型做工具调用时也这样，经常是一对括号或者空格不对就直接把JSON当闲聊回了。后来我干脆不折腾纯文本prompt了，直接用function calling的结构化schema，把字段类型和必填项全写死，效果比调自然语言稳定多了。另外你试试在系统提示里加一句“工具返回内容必须原样处理，禁止解释或补充”，能少很多幻觉。

同感，模型选型真不是瓶颈，tool calling的稳定性才是大头。我试过把工具描述写成更口语化的“你查完库就告诉我数字”，反而比严格JSON schema好用，可能是模型对自然语言更敏感。

另外可以试试在system prompt里加一句“用户看不到工具输出”，再配合few-shot给一个“查询到结果→提取字段→生成回复”的完整示例，废率能低不少。不过说实话，本地小模型对复杂指令的遵循能力还是有天花板，实在不行就上RAG把数据库查询结果预处理成文本再喂给模型，绕开那一步反而省心。

试试把工具返回结果强制包在特定XML标签里再喂给模型，能治瞎编字段的毛病，但prompt确实比选模型肝多了。

试试给工具调用加个few-shot示例，再强制json模式输出，能少踩一半格式坑。

太真实了，我本地跑Qwen2.5的时候也这样，模型选来选去最后发现瓶颈全在prompt上。你试试把工具返回的JSON强制包在markdown代码块里，然后加一句“只输出最终结论，不要复述原始数据”，能少踩一半坑。另外LangChain的tool calling格式有时候太死板，可以自己写个简单的function calling模板，比硬调框架省心。你有没有试过用few-shot给几个带正确格式的例子？对我来说比描述规则管用多了。

tool calling这块真的得单独调，跟模型对话能力是两码事。我试过用结构化输出+强制JSON schema，比纯靠prompt约束稳很多，LangChain里有个with_structured_output方法可以试试。另外你让agent查数据库，不如把返回结果先做个清洗再喂给下一轮，别指望它每次都乖乖解析。还有个小技巧，给工具调用加个system prompt专门说明“你是工具调度器，不是聊天机器人”，误判率能降不少。

这问题太真实了，我本地跑的时候也差点被tool calling逼疯。模型选型其实就那么回事，7B和14B差距没想象中夸张，但prompt里一个换行或者json schema里多一个空格，整个链就崩了。我后来干脆把工具返回的数据强制包一层固定的markdown标签，让模型别碰原始内容，只提取我指定的字段，反而稳定不少。

你提到模型把工具结果当普通文本回给用户，这个我试过用system prompt里强调“如果收到tool_result，必须直接转成最终答案，不要复述原文”，再配合few-shot给两个正反例子，效果能改善一些。但说实话，本地模型对指令的遵循能力就是有限，尤其14B以下，别指望它能理解太复杂的意图。

框架方面，LangChain的structured output有时候反而添乱，我后来自己写了个简单的状态机，把“查库-决策-响应”拆成三步，每步用单独的prompt，虽然代码丑了点，但至少能控制变量。另外可以看下DSPy，它能把prompt当成可编译的程序来优化，虽然学习曲线陡，但比你手动调标点靠谱。

还有个坑，本地模型对特殊token和空格特别敏感，你试试把所有工具返回的json先压缩成一行，别用格式化过的，实测能减少瞎编字段的概率。最后想问一句，你用的什么embedding模型？有时候检索质量差也会让Agent乱决策，不全是prompt的锅。