马东锡 NLP 🇸🇪

「Qwen3, Token, Agent」分析 added_tokens， 如主板上的卡槽，预留大模型新功能空间。 昨天Qwen3发布，最亮眼的是，原生支持agentic tool call以及MCP。这篇分析，主要从tool call入手，了解大模型中added_tokens的作用和意义。 每当大模型发布，我都会打开它的tokenizer.json去看added_tokens。 added_tokens的意义在于，在LLM的vacabulary中添加特殊token，我自己称之为 “协议token”，这部分token不会被BPE分词，会完成输出，目的就是规则性地提示大模型此处要进行特别的功能，比如tool call和thinking。 当我们打开Qwen3的tokenizer.json， 会很看十几个added_tokens，我把它们总结如下，并加上我对他们功能的理解和猜想： 普通会话类： <|endoftext|> <|im_start|> <|im_end|> ：会话边界 Tool call，Agent类: <tool_call> / </tool_call> ： 函数执行JSON <tool_response> / </tool_response>：工具执行结果 <think> / </think>： 思考 短评： [像不像Paper: ReCall？ 参考我前一篇分享] 多模态类： <|vision_start|End>: 预留视觉空间 <|image_pad|>：预留图片空间 <|video_pad|>： 预留视频空间 短评：Qwen3只支持文本，但未来一定会多模态！ 代码和RAG类： <|fim_prefix|>： 代码类 <|repo_name|>：代码repo <|file_sep|>：大文件 比喻的来说，这些added_token就像是计算机主板的卡槽，为新的功能，新的性能，提前预留空间。 比如tool call，agent类，Qwen3已经支持，那就说明这个卡槽被利用，如何实现的，就是training recipe (SFT+RL)，具体的可以参考我分享的ReCall, ReSearch, ReTool, APR, PASTA等文章。 那Qwen3是如何支持MCP的呢？ 一个完整例子 用户问题：When will the ISS fly over Stockholm next, and could you add a calendar reminder for me? 在mcp server中定义了两个tool来追踪国际空间站： def get_next_iss_pass(city: str) -> dict: def add_calendar_event(title: str, datetime_utc: str) -> str Jinja template会直接把用户的问题结合added_token，render给大模型： <|im_start|>user When will the ISS fly over Stockholm next, and could you add a calendar reminder for me? <|im_end|> <|im_start|>assistant <think>I need an orbital pass → then a calendar entry.</think> <tool_call>{"name":"get_next_iss_pass","arguments":{"city":"Stockholm"}} </tool_call> <|im_end|> 工具get_next_iss_pass的返回结果，直接给mcp host side， <tool_response>{"datetime_utc":"2025-04-30T19:12:00Z"}</tool_response> <|im_end|> 然后继续触发下一个tool call。 喜欢钻研的朋友，会发现其实DeepSeek R1也有类似的add_token, "<｜tool▁calls▁begin｜>", 但它不支持mcp，因为它只是预留了，并没有在实际训练中让LLM跟mcp互动。 希望看完这篇分享的你，明白了added_token是什么，你也许也更加深刻地理解了我之前分享的一系列“协议token”的文章，ReCall, ReSearch, ReTool, APR, PASTA.

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