用开源模型搭Agent，工具调用总翻车，是选型不对还是prompt没写好？

说实话这俩模型裸跑function calling都不算稳，Qwen2.5对参数类型约束就是容易放飞，Llama3.1则经常把工具名都给我改个拼写。建议你先把工具描述写成极端明确的JSON schema，每个字段都加枚举或正则示例，另外试试给模型看几个“错误调用→纠正”的few-shot例子，比改prompt模板管用。真要省心可以看看FireFunction V2或者Glaive那类专门微调过的模型，不过本地部署门槛会高些。你现在的工具是不是都放在一个system prompt里？有时候拆成多轮对话逐步暴露工具，反而能让它更专注。

说实话我也踩过一模一样的坑，Qwen2.5和Llama3.1在function calling上真的不是强项，它们更擅长对话生成而不是严格遵循schema。我之前用它们调工具时，模型会把参数类型搞混，甚至自己编一个不存在的参数名，后来换成专门为tool use微调的模型，比如FireFunction V2或者Gorilla OpenFunctions，稳定性直接上了一个台阶。不过你的prompt也可能有优化空间，我试过把工具定义写得特别啰嗦，比如在description里加上“如果city是空值，必须返回错误提示”这种硬约束，效果比单纯列参数要好。另外你提到ReAct模板，我建议试试把每个工具调用步骤拆成独立的few-shot示例，让模型跟着模仿，而不是只给一个抽象模板。还有个小技巧，模型如果连续两次脑补参数，直接在system prompt里加一句“所有参数必须从用户输入中提取，禁止猜测或填充默认值”，能压住不少乱来。你现在的模型是量化过的版本吗？我之前用4-bit量化跑Llama3.1，工具调用错误率比全精度高很多，如果资源允许，换回16位或者干脆用API版试试，可能问题就解决了。

prompt里把工具参数示例写死，再加个必填校验兜底，能救一大半。另外可以试下Qwen的tool模式，比通用模板稳。

试试把工具描述写得更死板点，比如明确写“city必须是字符串”，我这么改完Qwen2.5稳多了。

说实话这俩模型裸跑function calling都不算稳，Qwen2.5对参数类型约束本来就弱，Llama3.1更吃提示词格式。建议先试试Glama或者Fireworks上微调过的tool-use版本，实在不行给每个工具加个强制校验层，模型输出不对就重试一次，别让它直接执行。还有你ReAct模板里如果没给够few-shot示例，模型确实容易放飞自我。

说实话你这个情况我太熟了，Qwen2.5和Llama3.1在function calling上确实有点飘，尤其参数类型和必填项校验经常漏。我之前也是从ReAct模板转过来的，后来发现关键不在模板，而是系统提示词里得把工具schema用JSON Schema格式写得极其详细，最好每个参数都加枚举值和示例值，模型才会老实点。

但你说选型问题，我觉得也占一半吧。目前试下来，Qwen2.5的tool use版本比base版强不少，但跟专门调过的模型比还是有差距。像通义千问的Qwen2.5-Turbo或者阿里的Qwen2.5-Max，在API上tool calling都是重点优化过的，本地的话建议试试GLM-4-9B-chat，它的工具调用逻辑比较稳，参数填充很少乱来。

另外你提到“不传就瞎执行”，我怀疑是模型把工具调用当成生成文本的一部分，压根没走严格的function calling分支。你可以试试在prompt里加一句“如果参数缺失，必须反问用户而不是猜测”，或者干脆用强制性的JSON输出模式，把工具调用改成结构化生成，这样至少不会跑飞。

还有个坑，就是模型上下文太长时容易丢失工具约束，你可以把工具描述放在用户消息里，别放在system里，有些模型对system的权重给得太低。最后建议你开个debug模式，把每次模型返回的原始log打出来，看看它到底怎么解析工具的，大概率能发现是温度设置太高导致随机性太大，降到0.1左右会好很多。

说实话这问题我太有共鸣了，Qwen2.5和Llama3.1在function calling上确实都有各自的“脾气”，Qwen2.5对参数类型比较敏感，容易把字符串和数字搞混，Llama3.1则是经常在复杂指令下漏参数。我后来发现一个关键点，就是别把工具描述写得太抽象，比如“city参数填城市名”这种，模型真的会理解成自由发挥，你得在prompt里给出具体示例，甚至把每个参数允许的取值范围和格式都写死。另外ReAct模板对这两个模型来说可能太开放了，换个思路，直接让模型输出严格的JSON格式，然后再用代码去校验和修正，比让模型自己“想”要稳定得多。至于推荐模型的话，可以试试Mistral的function calling微调版，或者如果机器跑得动，试试Devstral，那个在工具调用上明显更规矩。但说实话，本地模型做到100%稳定很难，你最好还是加一层后处理逻辑兜底，不然就算换模型，迟早还会遇到类似问题。

说实话你这情况我太熟了，Qwen2.5和Llama3.1在function calling上确实有点“飘”，尤其面对多步推理时，模型容易把参数格式记混，跟prompt关系真没想象中那么大。我之前用Mistral的7B模型也踩过类似的坑，最后发现是温度设太高了，调到0.1左右参数幻觉瞬间少了很多，你可以先试试这个。另外你用的工具描述如果太长，模型注意力会被带偏，我习惯把每个工具的description压到三行以内，只写死参数类型和必填项。要是还不行，可以看看专门为tool use微调过的模型，比如ToolLlama或者FireFunction，它们对schema的遵循度明显更稳。不过说实话，纯本地小参数模型天花板就在那，真要生产级稳定，建议考虑API方案，或者给模型加一层规则校验兜底，至少能挡住那种瞎传数字的case。

说实话这俩模型裸跑function calling确实容易飘，Qwen2.5对中文工具描述的稳定性比Llama3.1稍好一点，但参数类型约束都靠运气。建议你试下把工具schema用JSON Schema严格定义，然后在system prompt里加一条“参数必须严格匹配类型，不确定就反问用户”的硬规则，能压掉不少脑补。另外可以看看FireFunction V2或者GLM-4，这俩对工具调用的指令遵循调教得更狠，本地部署也轻量。我上次用GLM-4跑同样一批工具，幻觉参数的情况少了大概一半，你可以直接换基座试试。

大概率是模型指令遵循能力不够，Qwen2.5对工具参数约束就是弱些，建议试试glm-4-flash或者function calling微调过的版本。

说实话这两个模型裸跑function calling都不算强，Qwen2.5在参数抽取上尤其容易放飞自我。你可以试试在prompt里把每个工具的JSON schema直接塞进system message，并且给一个带类型标注的few-shot示例，比单纯描述要稳很多。另外建议看看GLM-4或FireFunction V2，这俩对工具调用的对齐做得更细，本地部署也不难。还有就是，如果模型实在改不过来，不如加一层规则校验，参数不对就重试，别指望它一次就对。

说实话这俩模型裸跑function calling都不算强，Qwen2.5的tool use得配它自家那个格式才稳一点。你试过把工具schema写得更详细吗，比如在description里把参数格式和取值范围都写死，模型脑补的概率会小很多。另外可以看看glm-4-flash或者firefunction-v2，这俩对工具调用做过专门优化，本地部署的话其实也不用太纠结基座，加一层约束解码或者用vllm的guided decoding能解决大部分瞎传参的问题。

试试给工具参数加few-shot示例，比反复调prompt管用，Qwen对格式敏感但吃这套。

另外可以看下NVIDIA的Nemotron或FireFunction，这俩tool use专门调过，本地跑起来稳不少。

说实话这俩模型在function calling上确实都不算强项，Qwen2.5得把工具描述写得很死板才稳一点。我之前试过把参数schema里加个“如果缺省就报错”的强制校验，配合few-shot示例会好不少。另外你可以看看Command R7B或者FireFunction，这俩在tool use上专门调过，不过中文支持一般。prompt这边建议别用太复杂的ReAct，把工具调用步骤拆成独立的子任务反而更不容易崩。

说实话俩模型裸跑function calling都这德行，Qwen2.5对参数类型约束就是弱，Llama3.1更吃prompt格式。你试试给每个参数加few-shot示例，尤其把错误类型当反例写进去，比单纯调模板管用。另外可以看下ToolACE或者FireFunction这类专门训练的模型，工具调用成功率会高不少，但需要自己量化部署。

说实话Qwen2.5在function calling上确实有点飘，参数类型错乱我碰到过好多次，后来我干脆在system prompt里把每个工具的JSON schema样例写死，甚至给一个错误示范，效果立竿见影。Llama3.1的话更吃模板，ReAct得把格式约束得死死的，不然它自己就放飞了。你要是想省事，可以试试Qwen2.5的72B版本或者专门微调过的ToolACE系列，小参数量级真的容易翻车。另外检查下你是不是把工具描述写得太长了，有时候模型注意力一散就会忽略类型约束。

说实话你这情况我太熟了，Qwen2.5和Llama3.1在纯function calling上确实有点“老实人”的感觉，参数类型理解不到位是常态，尤其是自定义工具schema写得太宽松的时候。我后来发现一个坑，就是工具描述里千万别只写参数名和类型，得把“如果用户没提供city就返回错误”这种边界逻辑也塞进去，模型反而容易学会拒绝执行而不是瞎编。另外你提到的ReAct模板，我试下来感觉它更适合那种需要推理链的任务，纯工具调用反而容易让模型分心去“表演思考”而忽略了参数校验。我自己现在偏向用那种专门为agent微调的模型，比如Devstral或者汉化版的ToolACE，虽然体积大点，但对工具调用的稳定性提升真不是一星半点。还有个技巧，就是你在system prompt里加一句“所有参数必须从用户输入中提取，禁止推断或补充”，有时候比改模型管用。你试试把工具定义改成JSON Schema严格模式，然后对每个参数加枚举或正则约束，能过滤掉一半的“脑补”。最后想问下你用的推理框架是vLLM还是llama.cpp？有时候采样温度太高也会导致参数乱飞，调低到0.1以下试试。

说实话这问题我也踩过坑，Qwen2.5的function calling对参数类型约束确实比预期弱，我后来把每个工具的参数描述写成“必须是字符串，例如'北京'”，再加一个必填校验的if分支，翻车率能降一半。
另外你试过把工具调用拆成两步吗？先让模型输出一个JSON计划，再单独写个解析器去强制类型转换，比直接让它一步到位稳很多。
至于模型，最近在试FireFunction V2和Glaive，感觉对工具语义的理解比Llama3.1强点，但本地跑起来占用也高，你可以拿小样本先跑个对比。
prompt里别给太多示例，三个以内反而更准，多了它容易学歪。

试试加个工具描述的few-shot示例，把参数格式写死，能救不少。另外Qwen的tool call确实比Llama稳一些。

说实话你这情况我太熟了，之前拿Llama3.1折腾function calling的时候也这样，参数类型错乱、漏传都是家常便饭。我觉得选型问题占大头，Qwen2.5和Llama3.1原生工具调用能力确实一般，尤其对复杂schema的理解比较机械，跟GPT-4那批专门微调过的差距挺明显。不过prompt也真不是没优化空间，我后来把工具描述写得更细，比如每个参数后面加个“必须是字符串，别传数字”这种硬性约束，甚至给个示例值，错误率立马降了一截。另外可以试试把工具的JSON schema拆成更简单的格式，别一股脑全塞进去，模型注意力有限，信息多了反而容易乱。要是想换模型，我试过Firefunction V2和Gorilla OpenFunctions，对这种场景优化得更狠，不过本地跑起来有点吃显存。还有个野路子，你在代码层做个参数校验，发现类型不对就自动转成字符串，或者让模型重新生成一次，比纯靠prompt稳定多了。反正别太自闭，这坑我蹲了俩月才摸出点门道，工具调用这东西真得靠调。