用开源模型搭Agent，工具调用老是崩，是qwen2.5的问题还是我姿势不对？

qwen2.5的工具调用确实有点看运气，试试加个system prompt明确告诉它“不调用工具就报错”。

我用Qwen2.5-7B试过类似场景，确实工具调用这块不太稳定，尤其是参数格式容易抽风。后来换了Qwen2.5-14B（量化版）好了一些，但7B级别如果非要本地跑，我建议你试试Llama-3.1-8B或者Mistral-7B-v0.3，它们对function call的prompt更敏感，配合系统提示里把工具描述写详细点，成功率能提高不少。另外你检查下API返回的JSON里有没有多余空格或换行？模型有时候会被这些小细节搞乱。

qwen2.5的function calling确实不太稳，试试加个system prompt强制要求输出JSON格式，或者换glm4-9b会好一些。

同感，qwen2.5在复杂工具调用上确实有点抽风，尤其参数嵌套深的时候容易崩。我也试过调低温度，但感觉它更吃提示词里的示例质量，建议你给几个完整的tool call样例，最好把失败case也补上。另外可以看看firefunction-v2，7B级别里工具调用更稳，就是中文支持稍弱。

qwen2.5的function calling确实有点抽风，试试加个system prompt硬约束，或者换glm4-9b，那个稳很多。

说实话我觉得不完全是qwen2.5的问题，7B模型对复杂工具调用的指令跟随能力确实有天花板。你试试把工具描述写得特别详细，比如参数类型、示例值都塞进system prompt里，然后强制模型输出JSON格式，我这么调之后成功率能到七八成。如果还不行，可以看看Qwen2.5-7B-Instruct的function calling官方示例，我怀疑你少加了类似“如果无法调用工具就回复不知道”这种兜底指令。

qwen2.5的function calling确实不如llama3.1稳，试试加个system prompt把工具描述写得再细一点。

同感，qwen2.5-7b在function calling上确实有点抽风，尤其是参数格式容易崩。我试过在system prompt里把每个工具的参数结构用json示例写清楚，再强调“必须严格按格式输出”，成功率能稍微提一点。另外你可以看看是不是本地量化精度太低，半精度或int4对复杂指令理解会打折。7B级别的话，glm4-9b的tool use感觉更稳，或者直接上qwen2.5-14b，差距挺明显的。

qwen2.5的小模型对工具调用确实不太稳，试试加个系统提示词强调“必须调用工具再回答”会好点。

qwen2.5的function calling确实不如预期稳定，试试加个系统prompt强调“必须调用工具”可能管用。

我也在用qwen2.5搭类似的东西，确实工具调用这块有点玄学，特别是参数格式稍微偏一点就崩。后来我把system prompt里加了明确的“如果用户请求涉及XX功能，你必须按以下JSON格式输出”这种硬约束，成功率能到七八成。不过说实话7B级别里，qwen2.5的function calling已经算不错的了，glm4-9b或者mistral-7b-v0.3你试试看？

同感，我之前用qwen2.5-7b搭工具调用也踩过类似的坑，感觉它对function calling的指令遵循确实不够稳定，尤其是参数结构稍微复杂一点就容易崩。后来我试了把system prompt里的工具描述写得更具体，比如显式给个json格式的示例，成功率能提升一些。另外如果想换模型，可以看看glm4-9b或者llama3.1-8b，它们在工具调用这块相对更稳一点，不过本地跑的话显存占用要留心。

我之前也遇到过类似的问题，后来发现qwen2.5对工具调用的指令格式其实挺敏感的，光调temperature不够，建议在system prompt里加一句明确的约束，比如“如果不确定就调用工具而不是自己编”。另外可以试试把工具描述写得再具体点，尤其是参数类型和示例，模型容易在某些模糊边界上犯错。7B级别的话，其实可以看看glm4-9b或者deepseek-v2-lite，工具调用这块我体感比qwen稳定些。

qwen2.5的function calling确实有点飘，可以试试在system prompt里加个“必须调用工具才能回答”的硬约束。

7B模型跑function calling确实容易翻车，qwen2.5的tool格式对prompt挺敏感的，我试过把系统提示词里每个工具的description写得更具体，比如加上参数示例和返回值限制，成功率能上来一些。另外你检查下是不是用了采样参数，有时候temperature太低反而让模型过度自信乱填参数。要是还不行，可以看看glm-4-9b-chat，它内置了tool calling的微调，我这边跑下来比qwen稳不少，不过要记得用他们官方给的chat_template。

qwen2.5的function calling确实有点飘，你试试在system prompt里把工具schema再重复一遍，我调完稳定多了。

7B这个规模跑function calling确实容易翻车，qwen2.5的tool格式本身没问题，但小模型对指令跟随的容错率低，参数稍微偏一点就崩。你可以试试在system prompt里把每个工具的参数用JSON schema再强调一遍，然后给一两个few-shot例子，比单纯调temperature管用。另外检查下是不是温度设太低导致输出过于保守，有时候0.1反而会让模型不敢生成调用指令。我最近换用glm4-9b-chat，工具调用稳定性明显好一些，你可以对比看看。

说实话qwen2.5-7b的工具调用能力确实偏弱，尤其是7b这个尺寸，对结构化输出和参数约束的把握不太稳定。我之前也踩过类似的坑，后面换成qwen2.5-7b-instruct配合更严格的system prompt强约束格式，稍微好一点，但还是会偶发抽风。你要是追求稳定，可以试试glm-4-9b-chat或者firefunction-v2，这俩在工具调用上比qwen同尺寸强不少，不过glm偶尔会漏参数，得自己在解析层兜底。

温度0.1已经够低了，问题多半出在模型对工具定义的语义理解上，不是随机性问题。你可以试着把工具描述写得更口语化、更具体，比如明确说“如果用户提到明天，就返回一个包含date字段的JSON”，而不是让模型自己推断，这样成功率能提升不少。另外，本地部署的话，量化精度也很影响效果，int4和int8差别挺明显的，建议至少用int8。

说实话qwen2.5的function calling在7B这个规模上确实不太稳，我试过它经常把参数类型搞混，尤其嵌套对象容易崩。你不如试试把工具描述写得更口语化一点，比如直接告诉它“用户想要查天气时调用这个”，有时候比严格JSON schema管用。另外可以看看llama3.1-8b或者glm-4-9b-chat，这俩在工具调用上我体感比qwen强一截，特别是glm对格式的遵循度好不少。你用的是vllm还是llama.cpp跑的？采样参数那边也可能有影响。

qwen2.5-7b工具调用确实弱，换glm-4-9b或functionary试试，prompt里把每个参数示例写死能稳不少。