Qwen-Agent项目中关于Qwen2.5/Qwen3模型工具调用问题的技术分析

问题背景

在Qwen-Agent项目(版本0.0.22)的使用过程中，开发者发现Qwen3.0模型在开启thinking模式时可以正常调用MCP(Multi-Component Processing)工具，但在关闭thinking模式后则无法调用。而切换到Qwen2.5版本后，同样无法正常工作。这一现象引发了关于模型版本与工具调用机制的深入探讨。

技术现象分析

通过对不同模型版本的测试，我们观察到以下关键现象：

1. Qwen3.0模型表现：

   • 开启thinking模式时，MCP工具可以正常调用
   • 使用/no_thinking\n前缀关闭thinking后，工具调用依然可以工作
   • 工具调用后会生成详细的思考过程(think label)

2. Qwen2.5模型表现：

   • 无论是否开启thinking模式，都无法调用MCP工具
   • 返回的message中function_call字段为None

配置参数解析

在Qwen-Agent项目中，工具调用的配置主要通过以下参数控制：

llm_cfg = {
    'model': 'qwen3:0.6b',  # 或'qwen2.5:0.5b'
    'model_server': 'http://127.0.0.1:11434/v1',
    'stream': False,
    'generate_cfg': {
        'fncall_prompt_type': 'nous',
        "extra_body": {
            "top_k": 20,
            "chat_template_kwargs": {"enable_thinking": False},
        },
    }
}

其中关键参数包括：

• fncall_prompt_type: 指定函数调用提示类型
• enable_thinking: 控制是否启用思考模式
• top_k: 影响模型输出的多样性

不同部署方式的差异

测试发现，模型部署方式也会影响工具调用的行为：

1. vLLM部署：

   • 直接支持thinking模式的开关配置
   • Qwen3-1.7B无论是否开启thinking都能调用工具

2. Ollama部署：

   • 需要通过/no_thinking\n前缀来关闭thinking模式
   • 版本兼容性可能存在差异(Ollama 0.6.8)

技术建议与解决方案

针对开发者遇到的问题，我们提出以下建议：

1. 模型版本选择：

   • 如需稳定的工具调用能力，建议优先使用Qwen3系列模型
   • Qwen2.5版本在工具调用方面可能存在功能限制

2. 配置优化：

   • 确保fncall_prompt_type设置为'nous'
   • 合理设置top_k参数以平衡输出多样性和准确性

3. 部署环境考量：

   • vLLM部署提供更原生的thinking模式控制
   • Ollama部署需注意版本兼容性和特殊前缀的使用

总结

通过对Qwen-Agent项目中工具调用问题的深入分析，我们发现模型版本、配置参数和部署环境都会影响MCP工具的正常工作。开发者在使用过程中应当注意这些关键因素，并根据实际需求选择合适的模型版本和部署方案。Qwen3系列模型在工具调用方面展现出更好的兼容性和稳定性，是开发复杂AI应用的更优选择。