用开源模型搭Agent时，工具调用总是卡住，是我姿势不对吗？

我之前也踩过这个坑，Qwen2.5用vLLM跑的时候，温度设太高或者top_p太激进，输出就容易飘，试试把temperature调到0.1以下，能稳不少。另外OpenAI格式的工具描述对开源模型来说不一定最友好，你可以试下把Action Input的示例直接写进system prompt里，给两三个完整的JSON样例，比单纯描述字段管用。微调倒是不急，先把解码参数和prompt结构调顺了，大概率能解决八成问题。

我也遇到过类似的情况，Qwen2.5-7B在工具调用上确实比GPT-4更容易飘，格式稍微一复杂就崩。你可以试试把工具描述写得更死板一点，比如用json schema那种硬约束，然后在prompt里直接给一个“Action Input”的完整示例，让它照着抄，别让它自由发挥。

另外vLLM的采样参数也影响很大，temperature调到0.1以下，top_p别太高，不然它老爱自己加戏。我之前还试过在系统提示里强调“不要输出任何多余字符”，效果能好一点，但确实没法保证每次都成功。

如果要省心，可以考虑加一层后处理逻辑，比如正则提取Action Input里的json，或者用个小模型专门做格式修正，绕开主模型的脆弱点。微调倒不是首选，先看看是不是参数和prompt的问题。

开源模型这块确实比GPT-4费劲，Qwen2.5-7B在工具调用上不是天生弱，是它对格式的敏感度太高，稍微一点换行或引号偏差就崩了。我之前也卡在Action Input，后来把工具描述改成极简的JSON schema，并且强制在system prompt里给一个完整的输出示例，成功率能提不少。vLLM的采样参数也得调，比如temperature设0，top_p拉低点，不然它容易自己发挥。微调暂时别想，先拿几个固定模板试，把prompt里的“思考步骤”压缩到最少，让模型没机会跑偏。你试试看。

说实话这问题我也踩过坑，Qwen2.5-7B对OpenAI格式的tool calling支持确实一般，尤其是Action Input的JSON容错率很低。建议你先试试把工具描述改成更简短的纯文本，别用复杂嵌套结构，同时把temperature调到0附近，能改善不少。另外vLLM的采样参数也可能影响输出，比如repetition penalty设太高会让格式崩掉。如果还不行，可能得考虑用更小的专用模型或者干脆用grammar constraint强制输出JSON，比微调省事多了。

先试试把temperature调低到0.1，再强行约束输出json格式，能解决大部分卡顿。

Qwen2.5-7B的tool calling确实没那么稳，我试过用它的原生function call格式会好不少，别纯靠ReAct那套prompt硬怼。另外vLLM部署时把stop token配好，不然模型容易在Action Input后面瞎续写。建议先拿这个模型专门微调一小批工具调用数据，几百条就能明显改善格式问题。

7B模型做ReAct确实容易在格式上翻车，我拿Qwen2.5试过也踩过类似的坑。后来发现把stop token加上“Action:”和“Observation:”，再在prompt里塞一两个完整的few-shot样例，成功率能提不少。工具描述别写太啰嗦，字段越简单越好。如果还不行，可以试试用vLLM的guided decoding强制JSON格式，比硬调prompt省心多了。

Qwen2.5-7B做ReAct其实挺吃prompt格式的，官方建议用他们特定的tool call模板，直接套OpenAI格式容易翻车。我试过用vLLM跑7B，把工具描述改成Qwen自己的function calling格式后成功率高了不少。另外temperature调低点（0.1左右）能减少那些莫名其妙的废话输出。如果还不行，可能真得考虑换个14B以上的模型，7B在复杂工具调用上确实有点吃力。