最近在搞一个本地知识库的Agent项目，用的LangGraph搭的流程。一开始图省事直接调了Qwen2.5-72B的API，效果确实不错，工具调用和意图识别都挺准。但就是太慢了，一个多步任务要等十几秒，体验很拉胯。后来换成本地部署的7B模型，速度是快了，可经常把工具参数写错，或者该调工具的时候直接瞎编答案，完全没法用。
最近在搞一个本地知识库的Agent项目，用的LangGraph搭的流程。一开始图省事直接调了Qwen2.5-72B的API，效果确实不错，工具调用和意图识别都挺准。但就是太慢了，一个多步任务要等十几秒，体验很拉胯。后来换成本地部署的7B模型，速度是快了，可经常把工具参数写错，或者该调工具的时候直接瞎编答案，完全没法用。
我最近也在纠结这个，试过Qwen2.5-14B和32B，感觉32B在工具调用上比7B稳不少，速度大概比72B快两三倍，算是能接受的折中。不过具体还得看你的任务复杂度，如果多步推理链条长，可能14B还是会偶尔漏参数。另外可以试试给7B加个few-shot示例或者用约束解码限制工具参数格式，有时候比换模型更立竿见影。