目标是开发支持多个 Function 定义的智能体代理系统
✅ 第一部分：是否支持多个函数（multi-function calling）
| 模型名称 | 支持多个函数注册 | 是否支持函数选择（name 匹配） | 是否能生成结构化参数 |
|---|---|---|---|
| OpenChat 3.5 / 3.5-0106 | ✅（Prompt 支持） | ✅（会选择最合适函数） | ✅ |
| OpenHermes 2.5 | ✅ | ✅ | ✅（非常稳定） |
| OpenOrca-Platypus2 | ✅ | ✅（function_name 识别率高） | ✅ |
| DeepSeek-Coder-Instruct | ✅ | ✅（更偏工具能力） | ✅（格式更结构化） |
| Yi-34B-Chat | ✅ | ✅ | ✅（但中文环境对 prompt 依赖更大） |
| Mistral-7B-Instruct-v0.2 | ⚠️有限支持（可识别但误判多） | ❌ | ⚠️ |
| Command R / R+ | ✅ | ✅（复杂函数选择能力强） | ✅ |
🧠 第二部分：适合智能体（AI Agent）开发的模型对比
| 模型名称 | 优势 | 劣势 | 推荐用途 |
|---|---|---|---|
| OpenHermes 2.5 | ✅ 模拟 ChatGPT 能力强✅ 支持多函数调度✅ JSON 格式稳定 | ❌ 可能对较复杂嵌套结构不稳定 | 通用 AI Agent 开发、快速原型 |
| OpenChat 3.5 / 3.5-0106 | ✅ 兼容性强、结构清晰✅ 非常善于"选择正确函数"✅ 与 ChatGPT 风格相似 | ❌ 英文 prompt 响应更准❌ 中文多轮对话略弱 | 多函数调度+判断型智能体 |
| OpenOrca-Platypus2 | ✅ 函数结构响应自然✅ 可与 RAG 配合（搜索后调用） | ❌ 对 prompt 格式要求严格 | RAG+调用类 Agent，如知识库问答 |
| DeepSeek-Coder-Instruct | ✅ 参数封装能力强✅ 特别适合复杂 JSON✅ 在中文环境效果好 | ❌ 本体对话能力一般（偏工具型） | 工具调度型 Agent（如数据分析、代码生成） |
| Yi-34B-Chat | ✅ 中文支持强✅ 多函数兼容性高✅ 多轮语境判断优于 Mistral | ❌ 资源消耗大（部署要求高） | 中文环境下的复杂工具调度 Agent |
| Command R+ | ✅ 最接近 GPT-4 Function Calling✅ 可处理复杂依赖链✅ 稳定返回结构化调用意图 | ❌ 模型体积大（不适合轻量本地部署） | 高级智能体框架、生产级多工具调度 |
📌 场景推荐表（更详细）
| 场景 | 推荐模型 | 详细理由 |
|---|---|---|
| 🧠 通用智能体（类似 ChatGPT Plugins） | OpenHermes 2.5 | 响应快，格式稳定，调度能力良好 |
| 📚 知识问答 + 工具调用 | OpenOrca-Platypus2 | 和向量检索结合效果佳，支持 tool use |
| 🧾 数据查询、API封装类代理 | DeepSeek-Coder-Instruct | 能准确构造复杂参数，适合内部流程自动化 |
| 📦 多函数判断 + 对话型智能体 | OpenChat 3.5-0106 | 善于判断何时调用哪个函数，语义理解好 |
| 🌏 中文业务智能体（中文场景） | Yi-34B-Chat | 中文指令理解优秀，适合中文问答、工具调度 |
| 🧠 多步推理 + 工具链代理 | Command R / R+ | 适合多步骤 function chain 场景，极高结构化支持度（但资源大） |
🛠 开发建议：
如果你打算本地部署并构建一个「多工具调度 + 推理判断 + 状态维护」的智能体，推荐如下组合：
🚀 首选组合
-
模型：OpenChat 3.5-0106 / OpenHermes 2.5
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理由：兼容性好，响应稳定，支持 Function 调用 prompt，能模拟"调用哪个函数"的思考
📚 增强功能组合（支持数据分析、代码）
-
模型：DeepSeek-Coder-Instruct
-
适合构造复杂函数结构，如图表生成、数据库查询等
🌏 中文语境增强
-
模型：Yi-34B-Chat
-
用于提升中文语义判断、提示理解、对话链处理
是否可以在分析和回答\对话的时候使用不同模型已达到更好效果?
模型是否可以「搜索后调用函数」？
可以，但效果好不好，取决于它是否能理解并正确处理以下三点：
🔍 1. 先"判断是否需要搜索"
-
**优质模型（如 OpenOrca、OpenHermes、OpenChat）**可以根据 prompt 里的"未能直接回答、是否调用函数"来自动决定是否调用。
-
**较弱模型（如普通 Mistral）**会更依赖 prompt 明确指令，比如"请调用 searchDocs() 查询资料"。
🧠 2. 搜索结果+上下文合并后，是否能自动调用函数
-
OpenOrca-Platypus2 是目前社区反馈在 "读完 context 后发起函数调用" 做得最自然的模型之一。
-
OpenChat 3.5 和 Hermes 2.5 也能实现这个流程，但提示词需要设计得更清晰。
你需要把 RAG 的搜索结果插入在 prompt 前，告诉模型"你刚刚查到的资料如下......是否需要调用某个函数？"------这个 prompt 设计是关键。
🛠 举个例子：
你是一个智能助手，有访问工具的能力。 以下是你在知识库中查到的资料： 《香薰生产 SOP》： 1. 原料必须先检验。 2. 所有批次都要称重记录。 3. 灭菌需符合 GB 标准。 现在的问题是：我需要准备一批香薰，能帮我安排流程并调用相关服务吗？
如果模型支持 function calling，它就会基于知识库的 context 自动发起像：
{ "function_call": { "name": "schedule_production", "arguments": "{\"product\": \"香薰\", \"steps\": [\"检验\", \"称重\", \"灭菌\"]}" } }
✅ Q2：是否可以在 不同任务阶段切换模型 使用？
✔️ 技术上可以 ，而且在 Agent 系统中是高级应用方式之一，叫做 Multi-Agent 或 Hybrid Model 架构。
例如你可以这么设计：
| 阶段 | 使用模型 | 理由 |
|---|---|---|
| 📥 用户输入理解 | OpenChat 3.5 | 自然语言理解、判断是否调用函数 |
| 🔍 RAG 检索与摘要 | DeepSeek-Coder | 处理 JSON、向量检索后信息压缩能力强 |
| 🔧 函数构造 | OpenHermes 2.5 | 更擅长输出符合工具调用结构 |
| 🗣️ 中文对话反馈 | Yi-34B-Chat | 中文环境下表现稳定，逻辑清晰 |
不过，这需要构建一个"中控逻辑"，决定什么时候切模型，什么时候聚合输出。
🔍 小结：
| 是否可用搜索后调用函数 | 是否推荐 |
|---|---|
| OpenOrca-Platypus2 | ✅ 最推荐 |
| OpenHermes 2.5 | ✅ 可用，稍强 prompt 设计要求 |
| OpenChat 3.5 | ✅ 语义理解强，判断能力优 |
| DeepSeek-Coder | ✅ 适合配合工具处理 JSON |
| Mistral-7B-Instruct | ⚠️ 函数理解能力弱，不推荐 |
| Yi-34B-Chat | ✅ 中文表现强，适合中文场景对话调度 |
如果之后考虑RAG + 多模型协同 + Function Chain这些方向，可以先设计初始的 Agent 框架（例如一个流程控制器 + 模型池调度规则），先专注一个模型原型跑通功能。
🧠 Part 1：「搜索知识后自动调用函数」Prompt 示例
以下是为Function Calling 支持模型（如 OpenHermes、OpenChat、OpenOrca）设计的标准 prompt 模板：
🔧 场景假设：
用户输入：「广州明天要下雨吗？帮我带伞提醒。」
你系统会检索天气数据 + 决定是否调用函数。
✅ Prompt 示例（带知识检索结果）
你是一个智能助手，可以访问函数工具。
用户提问：广州明天要下雨吗？帮我安排带伞提醒。
你在天气数据库中查到的信息如下：
【知识库搜索结果】
广州未来三天天气：
- 4月26日：阴天转中雨，气温22°C ~ 28°C。
- 4月27日：雷阵雨，气温23°C ~ 29°C。
- 4月28日：多云，气温24°C ~ 30°C。
请根据搜索信息，判断是否需要调用函数。如果需要，请使用以下函数调用格式：
可用函数：
```json
[
{
"name": "setUmbrellaReminder",
"description": "设置带伞提醒",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"city": {"type": "string"},
"date": {"type": "string"},
"weather": {"type": "string"}
},
"required": ["city", "date", "weather"]
}
}
]现在请根据用户的问题和搜索内容，决定是否需要调用函数，并用 JSON 格式输出调用参数。
🔁 期望模型输出（符合 OpenAI Tool Use）
```json
{
"function_call": {
"name": "setUmbrellaReminder",
"arguments": "{\"city\": \"广州\", \"date\": \"2024-04-26\", \"weather\": \"阴转中雨\"}"
}
}
🧠 Part 2：智能体系统的初始架构设计（多模型 + RAG + 函数调用）
🧱 1. 架构图（文本描述）
[用户输入]
↓
[主控 Agent Controller]
↓（判断是否需要搜索）
[检索模块 RAG]
↓（返回搜索内容）
[模型选择器]
├─> OpenChat 3.5（理解 + 调度函数）
├─> DeepSeek-Coder（结构化 JSON）
└─> Yi-34B（中文环境）
↓
[函数调用生成器]
↓
[API 执行/数据库操作/系统执行]
↓
[结果反馈生成]
↓
[输出给用户]📦 2. 各模块职责说明
| 模块 | 功能 | 推荐工具/语言 |
|---|---|---|
| Agent Controller | 识别用户意图、控制流程 | Spring Boot / Node.js |
| 检索模块（RAG） | 使用向量数据库，如 Redis Vector / Weaviate | Redis Stack / Faiss / Milvus |
| 模型选择器 | 根据任务类型切换模型 | 可用 OpenAI 风格接口包装各模型 |
| Prompt 构造器 | 将搜索内容 + 函数定义注入 Prompt | Java/Node.js 构建模板系统 |
| 函数执行模块 | 调用 API、写数据库、发消息等 | Spring / n8n / LangGraph |
| 用户交互前端 | 聊天界面、反馈页面 | React / Vue / Expo RN |
✅ Bonus：使用 Spring Boot 做智能体控制器的思路
可以用如下方式封装控制逻辑：
@RestController
public class AgentController {
@Autowired private VectorSearchService vectorService;
@Autowired private ChatModelService modelRouter;
@Autowired private FunctionExecutor functionExecutor;
@PostMapping("/ask")
public AgentResponse askAgent(@RequestBody AgentRequest request) {
String searchContext = vectorService.search(request.getQuestion());
String fullPrompt = PromptComposer.compose(request.getQuestion(), searchContext);
ModelResponse response = modelRouter.ask(fullPrompt);
if (response.hasFunctionCall()) {
FunctionCallResult result = functionExecutor.execute(response.getFunctionCall());
return AgentResponse.fromFunctionResult(result);
} else {
return AgentResponse.fromText(response.getText());
}
}
}🧪 小结：推荐你的起步顺序
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✅ 用 OpenHermes 2.5 或 OpenChat 3.5 跑通基础 Prompt + Function Call
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✅ 接入向量数据库做简单的 RAG 搜索合并
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✅ 使用 Spring Boot 或 Node 搭建控制器，构建 Function 执行接口
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✅ 再逐步探索多模型切换与链式调用