本地运行 qwen3.5 并实现 Tool Call 功能

在本地运行 qwen3.5 并使用 tool call 功能，首先需要确保你已经正确安装并配置了 qwen3.5 模型，以及相应的运行环境，比如 llama.cpp 或者 VLLM。以下是一些步骤来帮助你实现这一功能：

1. 安装必要的库和模型：确保你的系统中安装了 llama.cpp 或 VLLM，并且下载了 qwen3.5 模型文件。
2. 配置模型：根据你选择的运行环境，按照相应的文档进行模型的配置。这通常包括指定模型文件的位置、设置运行参数等。
3. 实现 tool call 功能：为了使模型能够使用 tool call，你需要定义一组工具，并为每个工具编写相应的函数。例如，如果你想要模型能够运行 Python 代码，你可以定义一个工具函数，该函数接收代码作为输入，执行代码，并返回结果。
4. 集成 Claude Code 或 Codex：如果需要，你可以将 Claude Code 或 Codex 集成到你的工具中，以便模型能够调用这些工具提供的功能。这可能需要一些 API 调用或者直接在本地环境中运行相应的服务。
5. 测试和调试：完成上述步骤后，进行测试以确保一切按预期工作。你可能需要多次调整配置和代码，直到模型能够正确地使用 tool call 功能。
6. 安全考虑：由于你的场景涉及敏感金融数据，确保所有数据处理和计算都在本地进行，以保护数据安全。避免将敏感数据发送到远程服务器或云服务。

以下是一个简单的示例，展示如何定义一个工具函数来执行 Python 代码：

import subprocess

def run_python_code(code):
    # 将代码写入一个临时文件
    with open('temp_code.py', 'w') as file:
        file.write(code)
    
    # 执行 Python 代码
    result = subprocess.run(['python', 'temp_code.py'], capture_output=True, text=True)
    
    # 返回执行结果
    return result.stdout

# 使用工具函数
result = run_python_code('print(10 * 5)')
print(result)

通过上述步骤，你应该能够在本地运行 qwen3.5 并使用 tool call 功能，同时确保敏感数据的安全。