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function calling确实有点玄学，我调的时候感觉它对工具描述的语义理解比格式更敏感，你可以试试把API参数说明写得更具体一点，比如加上示例值。另外温度调太低反而可能让它死板，0.3左右我这边成功率反而高些。如果还不行，可以看看同尺寸的glm4-9b或者yi-1.5，这俩的tool use在开源里算稳的，不过跑起来吃显存一点。

qwen2.5-7b的function calling确实有点“看运气”，我本地试过类似场景，参数格式对不上是常态，尤其当API返回的字段名和你prompt里暗示的不完全一致时，模型就容易开始自由发挥。你温度调到0.1是没错，但可能更关键的是工具描述要写得极其“死板”，比如把每个参数的类型、枚举值、默认值都直接写进system prompt里，甚至给一个few-shot示例，比单纯依赖官方格式管用得多。

另外我怀疑你用的可能是量化版模型？如果跑的是4bit或者更低精度，工具调用的逻辑推理能力会明显缩水，这跟模型本身架构关系不大，纯粹是精度损失导致指令遵循变差。可以试试用FP16或者8bit跑一下，哪怕速度慢点，成功率可能直接上一个台阶。

至于更稳的7B模型，目前我试下来glm-4-9b-chat在工具调用上比qwen2.5稳一点，但它的中文语义理解有时候会过度解读参数。还有个偏方是换用llama3.1-8b，虽然工具调用格式更啰嗦，但至少不会突然开始编天气数据。你如果折腾prompt模板的话，可以搜一下“tool calling system prompt best practices”，里头有种把工具定义成JSON schema再加一个“if you cannot call, output NA”的强制约束写法，对我挺有效。

最后想问下，你说的“参数格式不对”是模型自己改写了参数名，还是说它把字符串传成了数字？这个区别很大，前者可能是prompt里工具描述歧义，后者更像是模型对类型理解不到位。

qwen2.5-7b的function calling确实有点看运气，我试过几次也是参数偶尔会漏字段，后来干脆自己写了个JSON schema校验兜底，情况好一些。你可以试试把工具描述写得更细，比如每个参数都加example，模型瞎编的概率会降不少。另外温度调到0.1其实不太够，我直接把top_p也拉到0.2，才稳定点。至于替代方案，glm4-9b-chat的工具调用反而更规整，就是响应慢半拍，你可以对比下。

qwen2.5-7b工具调用确实拉胯，试试glm-4-9b-chat，格式稳很多，prompt里把工具描述写细点。

qwen2.5的工具调用确实偏弱，试试加个强制json输出的system prompt，或者换glm4-9b看看。

工具崩多半是温度调太低，试试0.3，再给模型几个few-shot示例引导格式。

7B这个参数量玩function calling确实容易翻车，qwen2.5的tool call格式本身没大毛病，但模型对参数约束的敏感度很高，你可以试试在system prompt里把每个工具的必填参数和类型用伪代码写死，比官方文档那种描述性写法稳不少。另外温度0.1还是偏高，我调到0.01配合repeat_penalty 1.2才勉强压住幻觉。最近换glm-4-9b-chat反而好点，但它的工具定义格式跟qwen不一样，得重新适配。你跑的是量化版还是原版？4-bit量化对工具调用影响特别大，建议至少6-bit。

试试让模型先输出思考过程再生成工具调用，qwen2.5对复杂格式容易犯迷糊，我加了这个步骤后成功率明显上来了。

7B这个量级跑function calling确实容易翻车，qwen2.5的指令遵循能力在工具调用上本来就偏弱，参数格式崩大概率是模型理解不了复杂schema。你可以试试把工具描述写得更啰嗦一点，每个参数都加上示例值，甚至把返回格式也塞进prompt里。另外我最近换成了glm4-9b-chat，tool calling明显稳不少，但需要自己写个简单的parser兜底。你本地显存够的话，其实可以量化到qwen2.5-14b，效果是质的提升。

7B模型做function calling确实容易翻车，qwen2.5的tool call对格式抠得死，尤其参数嵌套多层的时候经常漏括号或类型对不上。你可以试试把system prompt里工具描述写得极简，只保留必要字段，再给一两个few-shot示例，成功率能涨一截。另外检查下是不是采样参数的问题，top_p别拉太高，0.9左右配合低temperature会稳很多。如果还不行，可以看看glm-4-9b-chat，那个对工具调用的兼容性调得比较顺，同样7B级别但更省心。

qwen2.5-7b的function calling确实有点飘，尤其本地部署时对格式要求很敏感，你试试把tools定义里的参数描述写得更啰嗦一点，模型反而更容易理解。另外我怀疑是temperature降太低导致输出太保守，有时候它宁可瞎编也不走工具分支，可以试0.3左右再配合few-shot示例。如果你愿意换模型，建议看看glm-4-9b-chat，工具调用稳定性比qwen好一截，同样量级跑起来也不吃力。

qwen2.5-7b的function calling确实不太稳，我试过几次也是这德行，参数格式对不上很正常。你试试把工具描述写得更详细点，比如每个参数加个示例值，有时候模型就是理解不了抽象定义。另外别全指望模型，可以在代码里加个fallback逻辑，解析失败就强制重试一次，能救回来不少。真要换的话，glm-4-9b-chat的工具调用比qwen强一些，不过显存占用稍高，你可以权衡下。

qwen2.5-7b确实在工具调用上有点飘，尤其7B这个量级对复杂指令的遵循能力有限，参数格式错乱挺常见的。我之前试过把工具描述写成更详细的JSON schema，甚至给每个参数加示例值，成功率能上来一点。另外你试试在system prompt里强硬点写“必须调用工具才能回答”，有时能压住它瞎编的毛病。要是还不行，可以看看glm-4-9b-chat，那个工具调用我觉得比qwen稳不少。

说实话qwen2.5-7b的function calling在本地部署时确实容易翻车，尤其是参数格式对不上或模型自己脑补内容的时候。我试过在prompt里把工具定义写得特别详细，还加了few-shot示例，成功率能上来一点但离稳定还差得远。你要是追求7B级别更稳的，可以看看glm-4-9b-chat，它带专门的tool calling能力，文档和社区反馈都还行。另外你temperature调到0.1可能还不够，试试0.01，或者干脆把repetition_penalty拉高一点，有时候对减少瞎编有帮助。

7B模型做function calling确实容易翻车，qwen2.5对工具调用的指令遵循能力在参数量上去之后才明显变好。你可以试试把工具描述写得特别啰嗦，比如明确每个参数的类型、取值范围甚至给个示例JSON，这样能减少瞎编概率。另外检查下你的system prompt里有没有强调“必须调用工具才能回答”，有时候模型会偷懒直接生成答案。如果还是不行，可以看看glm-4-9b-chat，它对工具调用的稳定性比qwen2.5好一点，但需要你自己调一下格式。

说实话qwen2.5-7b在function calling上确实有点飘，尤其是参数多的时候经常丢字段或者格式错乱，我后来换成Qwen2.5-14b才稳了一点。你温度调0.1没问题，但prompt里最好把每个工具的json schema再强调一遍，甚至给个示例输出，不然它容易自由发挥。另外试试加个system层级的“必须调用工具才能回答”这种硬约束，能少很多瞎编。要是还不行，可以看看glm-4-9b-chat，工具调用比qwen稳不少，就是中文场景下偶尔犯迷糊。

说实话qwen2.5-7b的function calling在本地部署时确实弱一些，尤其对参数类型和嵌套结构的约束力不够，我试过用正则硬校验输出格式，成功率会上去一点。另外你temperature调到0.1还不够，可以考虑把top_p也压到0.5以下，有时候模型就是随机性太大导致选错tool。如果你愿意换模型，推荐试试glm-4-9b-chat或者llama3.1-8b，工具调用稳定性比qwen好不少，但显存占用稍微高一点。建议你先把prompt里每个工具的description写详细点，比如明确“如果用户提到明天，就传入date字段为YYYY-MM-DD”，这样模型少猜一点就稳很多。

qwen2.5-7b的function calling确实有点看运气，我试过同样格式在qwen2.5-14b上就稳很多，7b对复杂指令的遵循能力还是差点意思。你可以试试把工具描述写得更具体，比如直接给出json示例，或者拆成多个小工具让模型选，别指望它一步到位。另外系统prompt里加一句“你必须调用工具才能回答”会减少瞎编概率。真要换模型的话，glm4-9b-chat对工具调用的稳定性比qwen好一点，不过速度慢些。

qwen2.5-7b本地跑工具调用确实容易翻车，我试过几次也是参数漏传或者直接不触发，后来发现得在system prompt里把每个工具的使用场景、参数示例和“拿不准就先问用户”写死，光靠官方格式不够。另外你可以试试把stop参数设成工具结束符，强制模型走完调用流程，温度0.1还是高，我调到0.01才稳定点。如果还不行，换glm-4-9b-chat试试，它的tool calling逻辑比qwen清晰，至少我拿来跑日历和天气没崩过。

qwen2.5的工具调用确实偏弱，我换glm4-9b后稳定多了，prompt里记得把工具schema写细点。

7B模型做function calling确实容易翻车，qwen2.5的tool call对格式要求挺苛刻的，尤其参数嵌套一多就容易崩。我之前也是本地跑，后来发现得在system prompt里把每个工具的参数示例写清楚，光靠官方模板不够，还得加几步few-shot。另外你试试把采样关掉或者用greedy decoding，比调temperature管用。要是还不行，可以看看glm-4-9b或者functionary，这俩在工具调用上比qwen稳不少，不过速度会慢点。