Bee-Agent-Framework中Granite模型工具调用问题的分析与解决
2025-07-02 13:39:47作者:乔或婵
在基于Bee-Agent-Framework开发AI助手应用时,开发者发现了一个关键问题:当使用Granite 3.1/3.0模型配合ToolCallingAgent时,系统无法正常调用工具功能。本文将深入分析问题原因并提供完整的解决方案。
问题现象
开发者在使用以下典型代码时发现异常:
llm = ChatModel.from_name("ollama:granite3.1-dense:8b")
agent = ToolCallingAgent(llm=llm, tools=[OpenMeteoTool()])
output = await agent.run(prompt="查询某地天气")
预期行为是Agent应该自动调用OpenMeteo天气查询工具,但实际输出显示:
- Agent仅返回了如何调用工具的说明文本
- 消息历史中没有任何工具调用记录
- 最终未能获取真实天气数据
根本原因分析
通过深入排查,发现问题核心在于系统提示(System Prompt)的设计不当:
- 默认提示不兼容:框架原使用的通用型系统提示与Granite模型的工具调用机制不兼容
- 提示指令冲突:原有提示中"不要提及工具名称"的指令与工具调用需求直接矛盾
- 模型特性差异:Granite模型需要特定的提示格式才能正确触发工具调用功能
解决方案
关键修改点
- 采用Granite专用系统提示:
system_template = PromptTemplate(
PromptTemplateInput(
template="""Knowledge Cutoff Date: April 2024.
Today's Date: {current_date}
You are Granite, developed by IBM..."""
)
)
- 明确工具调用指令:
- 必须包含"<|tool_call|>"触发标记
- 明确工具不存在时的处理逻辑
- 日期格式修正:
- 确保工具输入参数符合OpenMeteo API要求
- 处理日期时间格式转换问题
完整实现方案
async def get_weather():
llm = ChatModel.from_name("ollama:granite3.1-dense:8b")
templates = ToolCallingAgentTemplates(
system=CustomSystemPromptTemplate()
)
agent = ToolCallingAgent(
llm=llm,
tools=[OpenMeteoTool()],
templates=templates
)
output = await agent.run("某地当前天气")
print(output.result.text)
技术要点总结
- 模型适配性:不同大语言模型需要特定的提示工程才能发挥最佳效果
- 工具调用机制:Granite模型采用<|tool_call|>标记触发工具调用
- 参数验证:工具开发时必须严格定义参数格式和验证逻辑
- 错误处理:需要完善工具调用失败时的回退机制
最佳实践建议
- 为不同模型创建专用的提示模板
- 工具开发时应该:
- 明确定义参数格式
- 提供详细的错误信息
- 考虑多种使用场景
- 实现完善的日志记录机制,方便调试工具调用过程
该问题的解决不仅修复了当前工具调用功能,更为框架后续支持更多大语言模型提供了重要参考。开发者在使用不同模型时,应当特别注意模型特定的提示工程要求。
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