English(EN) Tool calling for small on-device LLMs that don't support tool calling

通过提示工程和灵活解析，设备端LLM获得工具调用能力

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-11-04 06:30

本文详细介绍了一种为不支持工具调用功能的小型设备端大型语言模型（LLM）启用该功能的方法。该方法涉及使用与OpenAI兼容的JSON schema格式在模型的系统提示中描述可用工具。核心挑战在于解析模型的输出，因为不同的LLM系列以不同的语法响应，偏离了预期的``格式。该解决方案实现了一个灵活的解析器，可以解释这些多样的响应，从而使代理能够可靠地调用诸如网络搜索或数据保存功能之类的工具，即使是使用有限的本地模型。 AI

影响通过克服小型LLM的局限性，为资源受限设备上的代理工作流的更广泛采用提供了可能。

排序理由文章描述了一种技术性解决方案，用于为小型设备端模型启用现有LLM框架中的特定功能（工具调用），而不是一项新的模型发布或核心研究。

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dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · Dannick Kwengang · 2026-11-04 06:30

为不支持工具调用的小型设备端LLM提供工具调用功能

<p>You attach a few tools to an AI agent, pick a small model that runs on your own machine, and press run. With a cloud model this is routine. With a model running in the browser, the agent refuses to start.</p> <p>In AWFlow you can build agents: an LLM node with tools attached (…

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为不支持工具调用的小型设备端LLM提供工具调用功能

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