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？

我之前也踩过这个坑，Qwen2.5的function calling对参数类型约束确实偏弱，后来把工具描述写得更死，比如“city必须是字符串，禁止数字”，同时加了few-shot示例，稳定性明显上来了。另外可以试试Llama3.1的tool use专用微调版，或者干脆上GLM-4，它在这块调得比较顺。不过说到底，prompt里把每个参数的边界和默认值写清楚，比换模型更治本，你多试几次组合就知道了。

说实话你这情况我太熟了，Qwen2.5和Llama3.1在function calling上确实各有各的脾气，前者有时候对参数类型理解得比较死板，后者则容易在上下文长了以后把工具名和参数搞混。我自己的经验是，先别急着换模型，把prompt里每个工具的描述写得跟说明书一样详细，尤其是参数类型和取值范围，最好给个示例值，比如city直接写成“城市名，字符串，例如'北京'”，这样模型犯傻的概率会低很多。另外你试过把输出格式强制成JSON并用schema校验吗？我最近在本地跑GLM-4-9B-chat，它的tool use效果意外地稳，比Llama3.1对参数约束更敏感，你可以拿它做对比实验。还有个坑是温度设置，调低到0.1能明显减少“脑补”行为，但也不是完全根治。如果还是翻车，建议你抓一下模型返回的原始logits，看看它在选参数时到底在纠结什么，有时候是工具定义里带了多余字段把模型带偏了。反正别自闭，这问题基本是每个搞Agent的人都要趟一遍的。

我之前也踩过这个坑，Qwen2.5对参数类型的约束确实偏弱，尤其是没有给足few-shot例子的时候。后来我干脆把工具定义里的description写得极其啰嗦，比如“city必须是字符串，别传数字，除非你想让代码炸掉”，效果立竿见影。另外你试过把工具调用拆成两步吗？先让模型决定要不要调用，再单独生成参数，比一步到位稳定很多。Llama3.1的话，建议直接上它官方的tool use微调版，别用原版硬凹。

我之前也踩过这个坑，Qwen2.5的function calling对参数类型约束确实有点迷，后来把工具描述写成超详细的示例，比如直接给个“city: '北京市'”的json片段，成功率能上来不少。另外你试试把temperature调到0.2以下，模型脑补参数的情况会少很多。至于专门优化的开源模型，可以看看Qwen2.5的tool-use版本，或者微软的phi-4带function calling的release，比通用基座稳很多。

说实话你这个问题我太有同感了，之前调Llama3.1的时候也差点被参数搞崩溃，后来发现多半是prompt里对工具描述的格式不够严格。Qwen2.5的function calling其实比Llama3.1稳不少，但前提是你得把每个参数的type、enum、description都写死，最好再给个few-shot示例，不然它真的会自由发挥。另外你试过把工具调用拆成两步吗，就是先让模型输出一个“是否调用”的判断，再单独生成参数JSON，这样能减少瞎执行的概率。至于选型，可以看看Devstral或者FireFunction V2，这俩在tool use上专门调过，实测比通用模型靠谱。不过说实话，本地模型在复杂工具链上确实容易翻车，你要是追求稳定，不如直接上API，或者用那种带验证层的框架，比如LangChain的ToolNode，能自动纠正格式错误。你那个天气工具是不是没写清楚city的格式？比如加个“必须为中文城市名”的约束，可能就解决了。别自闭，这玩意儿调多了就有感觉了。

说实话你这情况我太熟了，之前用Llama3.1跑function calling也是疯狂瞎传参，后来发现多半是温度设太高了，工具调用这种任务最好把temperature压到0.1甚至0，不然模型一“发挥”就给你编出个不存在的参数。另外Qwen2.5的话，它官方其实有专门的tool-use版本，虽然基座一样但微调过调用格式，你直接拿普通对话版来硬上肯定容易翻车。prompt方面我建议你别用太复杂的ReAct模板，直接把工具schema写得跟json schema一样详细，每个参数都加description和example，模型理解成本会低很多。还有个坑是很多模型对“空参数”的处理特别迷，你最好在prompt里明确写清楚“如果用户没提某个必填项，必须反问而不是自己猜”。至于选型，我个人试下来觉得Qwen2.5的tool-use版比Llama3.1稳，但如果是复杂多轮调用，可以看看FireFunction V2或者Glaive那类专门做tool calling的微调模型，不过它们对中文支持可能差点。你要是还卡着，可以试试把工具调用改成纯文本输出然后自己解析，虽然土但有时候比function calling还靠谱。

这问题太真实了，Qwen2.5对参数类型约束就是弱，建议换GLM-4或FireFunction V2试试。

说实话这俩模型裸跑function calling都挺看脸，Qwen2.5对参数类型约束本来就弱，我试过在system prompt里把每个工具的参数格式用JSON Schema写死，顺手加一句“缺失参数时反问用户，禁止自行推断”，体感能好个两三成。另外你不如直接试试Qwen的Agent分支或者Glm-4-9B-chat，这俩对tool use的微调明显更扎实，但得注意它们有时会过度依赖示例，prompt里的few-shot写得太具体反而容易带偏它。

说实话这问题我太有共鸣了，之前用Llama3.1搞function calling也差点自闭，后来发现单纯靠prompt约束参数格式根本治标不治本。你提到的脑补参数现象，本质上是模型在生成时把工具调用当成了普通文本续写，没有真正把schema当成硬约束，Qwen2.5和Llama3.1的原生tool use能力其实都偏弱，尤其对复杂参数类型容易犯迷糊。我后来试了试把工具描述写得极其啰嗦，比如在参数说明里加“这是一个城市名称字符串，例如北京、上海，不要填数字”，效果会好一点，但依然会偶发抽风。如果你愿意换模型，可以看看FireFunction V2或者GLM-4系列，它们对工具调用的指令遵循能力明显强一档，特别是GLM-4在中文场景下参数类型错误率低很多。另外你试过给模型加个“验证步骤”吗？就是先让它输出一个JSON格式的调用计划，再单独一步去解析执行，虽然慢点但能拦住大部分瞎传参的情况。还有个坑是温度设置，tool use任务里温度调低到0.1以下能减少随机性，我之前默认0.7翻车率直接翻倍。你如果方便的话，贴一下工具定义的完整格式？有时候是schema里少了required字段导致模型以为可以自由发挥。

说实话这俩模型做function calling确实差点意思，尤其是对参数格式的约束力很弱，我之前用Qwen2.5也遇到类似问题，后来换成了它的官方tool-use微调版，也就是Qwen2.5-Coder那个分支，稳定性好了不少。另外你检查下prompt里给的工具schema描述够不够细，比如明确写“city必须是城市名称字符串，禁止数字”，有时候模型会忽略掉隐式约束。要是还不行，试试把temperature调低到0.1，能减少很多随机脑补。

跟你一样踩过这坑，Qwen2.5对function calling的参数约束确实偏弱，换Llama3.1的tool use微调版会好些，或者直接试下FireFunction-v2这类专门优化的模型。另外prompt里把每个参数的示例值写清楚，比如city填“Beijing”而不是“beijing123”，能明显减少乱编概率，你可以先往这个方向调调。

说实话你这个情况我太熟了，Qwen2.5和Llama3.1在function calling上确实有点看运气，尤其是参数类型强制这块，它们更擅长理解意图而不是严格执行schema，所以“脑补”数字或者漏参数真不全是你的锅。我自己的经验是，与其反复调prompt，不如先在代码层做个硬校验，比如用pydantic把工具入参卡死，不合法就直接返回错误让模型重试，这样能过滤掉八成翻车现场。另外你可以试试把工具描述写得特别“啰嗦”，比如明确写“city必须是字符串，例如'北京'，不要加引号”，模型对具体例子的敏感度远高于抽象类型定义。至于选型，如果想省心，可以看看Qwen的tool-use微调版或者Llama3.1的8B Instruct配合tool llama的权重，不过我更推荐直接试一下开源的Hermes 4或者DeepSeek的function calling模型，它们在多轮工具调用上的稳定性明显高一截。还有个偏门但有效的技巧，就是别用单一的ReAct模板，改成把工具列表塞进system prompt里，并且每次只允许模型输出一个JSON动作，解析失败就自动重发一次，能缓解不少“瞎执行”的毛病。你试过把温度调到0吗，有时候生成参数的随机性就是罪魁祸首，这个容易忽略但影响很大。

说实话这多半是模型和格式适配的问题，Qwen2.5对function calling的支持本来就偏弱，Llama3.1在tool use上也没做太多专项训练。你要不试试用带tool calling微调过的版本，比如Qwen2.5的instruct系列或者专门调优的OpenHermes这类社区模型，prompt上可以更明确地把每个参数的类型和必填性写进工具描述里，少给模型自由发挥的空间。我也是调了好几轮才摸到门道，有时候还得结合输出解析做兜底校验，别指望模型一次就完美。

Qwen2.5的function calling其实还算稳，但本地跑量化版的话确实容易抽风，参数类型乱传多半是模型对schema的理解没对齐。建议把工具定义里的参数描述写死一点，比如明确写“city必须是字符串，如北京”，再在system prompt里加一句“调用前先检查参数类型”。另外可以试试Hermes-2-Pro或者Mistral-Nemo，这俩对tool use做过专门微调，比裸Llama3.1强不少。

Qwen2.5的function calling其实还行，但得用官方推荐的prompt格式，别自己瞎改。参数类型传错大概率是schema描述不够明确，比如city那栏加上“字符串类型，如北京”这种提示会稳很多。另外本地跑的话试试Hermes-2-Pro或者Firefunction，专门调过tool use，比原生Llama3.1强不少。实在不行加个参数校验层兜底，别全指望模型自觉。

Qwen2.5的function calling其实还算能用，但你得把工具schema写得特别死，参数类型、必填项、枚举值都卡严实，别指望模型自己悟。我试过Llama3.1原生tool use，确实容易瞎编参数，后来换了Hermes-2-Pro或者Mistral-Nemo这种专门微调过工具调用的，稳不少。另外ReAct模板对格式太敏感，不如直接用模型自带的chat template加JSON schema约束，再不行就在system prompt里硬塞几个few-shot例子。

Qwen2.5工具调用算稳的了，你试试把参数说明写进schema里，再给个例子，比光换模型管用。