Qwen-Agent项目中Function Calling的参数格式解析

在Qwen-Agent项目中，Function Calling是一个重要的功能模块，它允许模型与外部工具进行交互。本文将深入分析项目中两种不同的参数格式设计，帮助开发者更好地理解和使用这一功能。

两种参数格式的设计

在Qwen-Agent项目中，我们观察到两种不同的参数格式设计：

1. OpenAI兼容格式：

parameters = {
    'type': 'object',
    'properties': {
        'location': {
            'type': 'string',
            'description': 'The city and state',
        },
        'unit': {
            'type': 'string',
            'enum': ['celsius', 'fahrenheit']
        },
    },
    'required': ['location'],
}

2. Qwen早期优化格式：

parameters = [{
    'name': 'location',
    'type': 'string',
    'description': 'get temperature',
    'required': True
}]

技术实现细节

在底层实现上，Qwen-Agent会将参数格式通过json.dumps(parameters, ensure_ascii=False)转换为JSON字符串传递给模型。这意味着：

1. 两种格式在技术实现上都是支持的
2. 系统不会对参数格式做特殊处理，完全依赖模型的理解能力

最佳实践建议

1. 参数格式选择：

   • 如果需要与OpenAI生态兼容，建议使用第一种格式
   • 如果专门为Qwen模型优化，可以考虑第二种格式

2. 命名规范：

   • 函数名(name)建议使用lower_case_underscore格式
   • 避免使用空格等特殊字符

3. 语言选择：

   • 虽然中英文描述都支持，但在实际应用中：
     • 对于国际化项目建议使用英文
     • 对于纯中文环境可以使用中文
   • 名称(name)部分建议保持英文

实际应用考量

开发者在使用时需要考虑以下因素：

1. 模型训练数据：不同格式可能影响模型的识别效果
2. 生态兼容性：如果需要与其他系统对接，格式选择很重要
3. 可读性：团队协作时，统一的格式规范有助于代码维护

总结

Qwen-Agent在Function Calling的参数格式设计上提供了灵活性，开发者可以根据实际需求选择合适的格式。理解这些格式差异和适用场景，将有助于开发者更好地利用Qwen-Agent的功能特性，构建更强大的AI应用。