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？

我之前也踩过这个坑，qwen2.5-7b的function calling其实没那么“开箱即用”，尤其是本地部署的量化版本，对工具调用的指令遵循能力会明显缩水。你调低temperature是对的，但更关键的可能在于系统提示词里对工具描述的方式——如果API的JSON schema写得太抽象，模型很容易理解偏，建议把每个参数的含义、类型、甚至示例值都直接塞进prompt里，别指望它自己推理。

另外，你提到“不调用工具就开始瞎编”，这大概率是模型对“何时该触发工具”的边界没学好，可以试试在对话历史里强制加入几轮“用户提问→模型返回tool_call→工具结果→最终回答”的few-shot例子，比单纯写格式管用得多。我自己的经验是，qwen2.5-7b对多工具并行调用的支持很差，只能老老实实一次一个，稍微复杂点就崩。

如果你愿意换模型，可以试试同级别的glm-4-9b-chat或者yi-1.5-9b，前者工具调用格式更规范，后者在指令跟随上更稳，但都需要自己微调或加很细的约束。还有个取巧的办法：用llama.cpp跑qwen2.5-3b-instruct，虽然模型更小，但配合严格的grammar约束反而比7b裸奔更可靠，你可以对比下效果。

最后想问下，你有没有试过用vLLM或者SGLang跑，而不是原生transformers？有时候采样参数对工具调用的影响比模型本身还大，比如top_p调到0.8，frequency_penalty设成0.2，能减少乱生成。

qwen2.5的function calling确实有点挑prompt，我之前试过同样格式在7B上就是比14B差一截，尤其是参数多的时候容易崩。你试试把工具描述写得特别啰嗦，每个参数都加示例值，再在系统提示里明确“不调用工具就回复不知道”，成功率能上来一点。另外别只调temperature，把top_p也降到0.8以下试试。要是还不行，可以看看firefunction-v2或者glm-4-9b，这俩在工具调用上比qwen稳不少，我最近刚换过去。

试试把工具描述写得更详细，再给个few-shot示例，qwen2.5对格式敏感，光调温度不够。

我之前也踩过这个坑，qwen2.5的function calling对格式要求很死，尤其温度调低后它反而容易偷懒不触发工具。建议你试试把工具描述写得更具体，比如加上参数示例和边界条件，有时候是模型没理解该在什么时候调用。另外可以看下系统prompt里有没有混入其他指令，我上次就是被一段历史对话带偏了。如果还不行，换glm4-9b或者yi-1.5-9b试试，我之前跑工具调用比qwen稳一点，但速度稍慢。

我之前也卡在这过，qwen2.5的function calling确实有点抽风，参数格式稍微偏一点就崩。你试试用json schema严格约束一下工具定义，别给它自由发挥的空间。

另外可以把系统提示词里加上“必须调用工具才能回答”这种强指令，能明显减少瞎编的情况。7B里要是嫌它麻烦，可以看看glm4-9b-chat，工具调用比qwen稳不少。

或者你干脆换个思路，用外部函数调用框架兜底，比如让模型输出意图和参数，然后代码里去匹配执行，别完全依赖模型的工具调用能力。

我之前也遇到过一模一样的情况，qwen2.5-7b在function calling上确实有点飘，尤其参数多的时候容易漏字段。你可以试试在system prompt里把每个工具的参数schema写成json示例，比单给description管用得多。另外温度0.1还是偏高，我直接设0才稳一点。如果还不行，换glm-4-9b或者yi-1.5-9b都试过，工具调用比qwen这个尺寸的靠谱不少。

我之前也踩过一模一样的坑，qwen2.5-7b在function calling上确实有点飘，尤其本地量化后更明显。你试试把工具的description写得更啰嗦一点，比如参数里每个字段都加上例子，模型对“怎么用”的理解会好很多，单纯靠JSON schema经常不够。另外温度0.1可能还是高了，我最后调到0才勉强稳住，但代价是回复变得特别机械。还有个细节，你有没有在system prompt里明确给模型“必须调用工具才能回答”的指令？有时候它不调用是因为觉得自己能编出来。我后来换了个思路，用llama3.1-8b配合一个叫“tool-former”的微调版本，成功率确实比qwen高，但速度慢不少。如果你不想换模型，可以试试把工具拆成更小粒度的函数，比如get_weather_today和get_weather_tomorrow分开，别让模型自己组合参数，减少出错面。最后建议你开一下qwen的built-in tools模式，虽然文档里说实验性，但实测比手写function calling稳。反正别全信官方示例，多试几种prompt结构，这东西真的靠玄学。

我之前也踩过这个坑，qwen2.5的function calling对prompt格式特别敏感，官方文档那个模板少个换行或者缩进都可能翻车。你可以试试在system prompt里把每个工具的description写得极其啰嗦，甚至给个few-shot例子，成功率会明显上去。另外建议换个推理框架跑，比如vllm或者sglang，对工具调用的解析更稳，我之前用transformers原生跑也是各种崩。如果还不行，7B级别可以看看glm4-9b-chat，它的tool call相对皮实一点，不过得自己写解析逻辑。

qwen2.5的function calling确实偏弱，试试加个ReAct格式的few-shot示例，或者换glm-4-9b-chat会更稳。

qwen2.5的function calling确实偏弱，试试加个ReAct格式的system prompt，或者直接换glm-4-9b-chat，稳很多。

说实话qwen2.5的function calling在7B这个规模上确实不太稳，我试过几次也是参数格式容易飘，尤其是有多个工具可选的时候。你可以试试把系统prompt里每个工具的schema用json格式再强调一遍，或者干脆把工具调用拆成两步，先让模型决定调哪个，再单独生成参数，成功率会高不少。另外glm-4-9b-chat的tool use比qwen2.5稳一些，不过推理速度慢点，你可以对比下。

说实话qwen2.5-7b在function calling上确实有点“偏科”，尤其是7b这个尺寸，对工具调用的指令遵循能力比同级别的glm或者yi-1.5要弱一些，但也不全是模型的问题。我上次用vllm部署的时候发现，采样参数里有个top_p和temperature的联动很容易被忽略，你只调温度不够，可以把top_p也压到0.8以下，另外把max_tokens稍微调大点，防止生成到一半被截断导致json不完整。还有个坑是系统提示词里如果写了“你必须调用工具”这类强制指令，反而会让模型产生幻觉去编造参数，我后来改成“如果用户需求涉及天气或日程，请优先使用对应工具”，成功率明显上来了。你要是想省事，可以直接试试glm-4-9b-chat，它的tool call格式跟openai完全兼容，而且对参数类型校验更严格，我本地跑下来比qwen稳定很多。不过你要是非要坚持qwen，建议去看下它官方给的chat_template里是否带了tool_calls的special token，有些框架加载时默认不启用，这个很容易漏。最后问一下，你用的是transformers原生推理还是fastchat或者llama.cpp？不同推理框架对function calling的支持差异还挺大的，我之前在llama.cpp上跑qwen就死活不输出工具调用，换回transformers立刻就好了。

qwen2.5-7b的function calling确实有点看运气，我试过它经常把参数类型搞混，尤其是嵌套对象特别容易崩。你试试把工具描述写得特别死板，比如“参数必须是字符串，不能是数字”，再配合system prompt里强调“必须调用工具，禁止编造答案”，成功率能上来一点。另外7B级别里glm-4-9b-chat的工具调用我觉得比qwen稳，但中文场景下它偶尔会啰嗦，你可以对比下。还有个小技巧，把API返回结果强制塞进对话历史里喂回去，能减少它瞎编的概率。

qwen2.5的function calling确实调起来费劲，试试把system prompt里把工具说明写得更细一点，再不行就换glm4-9b吧。

qwen2.5-7b的function calling确实不太稳，我试过类似场景，参数格式经常对不上，后来发现得在system prompt里把每个工具的schema再重复一遍，光靠模型自己理解不行。另外你试试把max_tokens调大点，有时候它生成到一半截断了就不调工具。换模型的话，glm-4-9b-chat对工具调用支持好一些，或者干脆用qwen2.5-14b，7b在复杂指令上确实吃力。

qwen2.5工具调用确实偏弱，试试加个system提示词强制它输出JSON，或者换glm4-9b-chat，那个稳很多。

qwen2.5的function calling确实弱，试试加个ReAct格式的system prompt，或者换glm-4-9b-chat稳很多。

7B级别跑function calling确实容易翻车，qwen2.5的tool格式要求挺严格，我试过它连参数类型都容易搞混。你可以试试把工具描述写得更细，比如每个参数给个示例值，再在system prompt里明确说“必须返回json且键名完全一致”。另外我换过glm-4-9b-chat，工具调用稳定性明显好一些，但吃显存。你本地显存多大？如果够的话可以考虑量化版Qwen2.5-14B，效果提升不是一点半点。

温度降到0.1够呛，不如试试把工具描述写得更具体，再加个few-shot示例，qwen2.5对格式敏感但吃这套。

qwen2.5-7b的function calling确实不太稳，我试过几次，感觉它更擅长理解意图而不是严格生成参数，尤其长上下文里格式容易飘。你可以试试把工具描述写得更啰嗦一点，每个参数都加示例值，甚至用few-shot给几个完整调用样例，比调temperature管用。或者换个思路，用llama3.1-8b或者glm-4-9b-chat，这俩在工具调用上明显更规矩，但得注意显存占用。另外检查下你的system prompt里有没有明确说“必须优先调用工具”，有时候模型是偷懒直接编答案。