Qwen2.5本地跑Agent总超时，是选型问题还是我姿势不对？

我之前也遇到过类似问题，后来换了方案。

我之前也遇到过类似问题，后来换了方案。

7B跑多步工具调用确实容易断片，我拿Qwen2.5-7B试过类似流程，两步以上就开始漏参数或者瞎编工具名。你调temperature和context其实帮助不大，瓶颈在模型本身对function calling的稳定性，换成14B会明显好转但也不是万能药。另外Ollama的默认超时和并发设置也偏保守，可以先把num_predict和请求超时放宽试试，排除是框架卡住而不是模型卡住。真要跑顺Agent建议直接上vLLM加Qwen2.5-14B-Instruct，工具调用格式用hermes模板，稳很多。

我之前用Ollama跑Qwen2.5-7B做多步工具调用也踩过类似的坑，后来发现瓶颈其实不在模型大小，而是Ollama对并发和长上下文的调度比较糙，多步推理时KV cache反复重建很容易拖到超时。换成vLLM或者llama.cpp开continuous batching之后，同样7B的稳定性明显好一截。当然14B在function calling的准确率上确实更稳，但先别急着换模型，把推理后端调一调可能就够用了。另外你那个读文件→查天气→写日志的链路，中间步骤的prompt有没有做结构化约束？有时候是模型输出格式飘了导致解析卡住，不一定是算力问题。

Ollama跑Qwen2.5做多步Agent确实容易卡，我之前也踩过类似的坑。问题大概率不在7B还是14B，而是Ollama默认的并发和超时机制对多轮工具调用不太友好，尤其你这种读文件加查天气的链路，中间任何一步响应慢点就雪崩。可以试试把Ollama的keep_alive调大、单步超时放宽，或者换成llama.cpp直接控制推理参数。真要稳跑Agent，vLLM的continuous batching确实香，但本地轻量场景先排查超时配置更划算。