Исправления вызова инструментов Qwen 3.5 для агентского использования: статус сервера и обходные решения на стороне клиента

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 15 апреля 2026 г.🔗 Source
Исправления вызова инструментов Qwen 3.5 для агентского использования: статус сервера и обходные решения на стороне клиента
Ad

Ошибки вызова инструментов в агентских настройках Qwen 3.5

При запуске моделей Qwen 3.5 в агентских средах, таких как кодирующие агенты или циклы вызова функций, четыре конкретные ошибки могут привести к полному сбою вызова инструментов.

Четыре основные ошибки

  • Утечка XML-вызовов инструментов в виде обычного текста: Qwen 3.5 выводит вызовы инструментов в формате XML (например, <function=bash><parameter=command>ls</parameter></function>). Когда серверы не могут распарсить это — особенно если перед XML есть текст или включено мышление — вызов инструментов приходит как сырой текст с finish_reason: stop, поэтому ваш агент никогда его не выполняет.
  • Теги <think> просачиваются в текст и портят контекст: llama.cpp принудительно включает thinking=1 внутренне, независимо от enable_thinking: false, что приводит к накоплению тегов между повторами и разрушает многоходовые сессии.
  • Неправильный finish_reason: Серверы отправляют "stop", когда присутствуют вызовы инструментов, заставляя агентов воспринимать это как окончательный ответ.
  • Нестандартный finish_reason: Некоторые серверы возвращают "eos_token", "" или null, что приводит к сбою большинства фреймворков на неизвестном значении до проверки наличия вызовов инструментов.

Статус серверов (апрель 2026)

Источник предоставляет подробную таблицу статуса для основных серверов вывода:

  • LM Studio 0.4.9: Лучший локальный вариант для парсинга XML (исправлено в v0.4.7), улучшена обработка утечек мышления, обычно правильный finish_reason.
  • vLLM 0.19.0: Работает с флагом --tool-call-parser qwen3_coder, существуют ошибки стриминга, утечка мышления исправлена, обычно правильный finish_reason.
  • Ollama 0.20.2: Улучшено после исправления ошибки незакрытого </think>, всё ещё ненадёжно в парсинге XML, иногда неправильный finish_reason.
  • llama.cpp b8664: Парсер существует, но не работает при включённом мышлении, утечка мышления не исправлена, неправильный finish_reason при сбое парсера.
Ad

Рекомендуемые решения

Используйте Unsloth GGUFs вместо стандартных шаблонов Jinja Qwen 3.5, которые имеют известные проблемы с фильтром |items, не работающим на аргументах инструментов. Unsloth поставляется с 21 исправлением шаблонов.

Добавьте клиентскую страховочную сеть с тремя небольшими функциями, которые ловят то, что пропускают серверы. Источник предоставляет первую функцию:

import re, json, uuid

1. Парсинг XML-вызовов инструментов Qwen из текстового содержимого

def parse_qwen_xml_tools(text): results = [] for m in re.finditer(r'<function=([\w.-]+)>([\s\S]?)</function>', text): args = {} for p in re.finditer(r'<parameter=([\w.-]+)>([\s\S]?)</parameter>', m.group(2)): k, v = p.group(1).strip(), p.group(2).strip() try: v = json.loads(v) except: pass args[k] = v

Эта функция извлекает вызовы инструментов из текстового содержимого, когда серверы не могут правильно распарсить XML, предоставляя механизм отката для агентских рабочих процессов.

📖 Прочитать полный источник: r/LocalLLaMA

Ad

👀 Смотрите также

Создание навыков Claude для автоматизации когнитивных процессов
Гайды

Создание навыков Claude для автоматизации когнитивных процессов

Claude Code включает встроенный конструктор навыков, который позволяет создавать навыки на основе ИИ, описывая процессы на естественном языке вместо написания кода. В источнике описывается создание навыка для проверки стартапов, который сократил 2-дневный ручной процесс до 15 минут.

OpenClawRadar
4 вещи, необходимых вашему оркестратору Claude Code для полезности
Гайды

4 вещи, необходимых вашему оркестратору Claude Code для полезности

Практические советы от разработчика, создавшего агентов-оркестраторов для Claude Code: документ миссии, пульс, меж-агентская связь и контролируемый аудит.

OpenClawRadar
Запуск OpenClaw с локальной LLM на macOS – руководство для 16–24 ГБ ОЗУ
Гайды

Запуск OpenClaw с локальной LLM на macOS – руководство для 16–24 ГБ ОЗУ

Практическое руководство по настройке квантованной модели Qwen 3.5 с OpenClaw на macOS (16–24 ГБ ОЗУ), включая тестовый навык для проверки конфигурации.

OpenClawRadar
Клод для моушн-графики: паттерны запросов, создающие анимированные HTML-визуалы для записи в видео
Гайды

Клод для моушн-графики: паттерны запросов, создающие анимированные HTML-визуалы для записи в видео

Пользователь r/ClaudeAI делится надежной структурой промптов для создания анимированной графики и интерактивных диаграмм в виде HTML-виджетов с помощью Claude, а затем захвата их в MP4 с помощью Playwright + ffmpeg.

OpenClawRadar