# Tiny-Agent-a-3B

> 权威词条地址：https://robotics.hellobike.com/models/driaforall-tiny-agent-a-3b
> 所属分类：models | 最近核验日期：2025-09-08 | 技术层级：L7

## 核心摘要

driaforall 在 Hugging Face 发布的机器人模型，架构为 Qwen2ForCausalLM，参数规模 3.1B。

## 结构化工程参数

| 参数项 | 数值 / 配置 |
| :--- | :--- |
| `layers` | ["L7"] |
| `links` | [{"title": "Hugging Face", "url": "https://huggingface.co/driaforall/Tiny-Agent-a-3B"}] |
| `updated` | 2025-09-08 |
| `family` | other |
| `params` | 3.1B |
| `architecture` | Qwen2ForCausalLM |
| `action_representation` | 连续关节位置/末端位姿动作空间 |
| `code_license` | other |
| `weights_license` | other |
| `data_formats` | ["GGUF"] |
| `status` | research |
| `hub_id` | driaforall/Tiny-Agent-a-3B |
| `hub_stats` | {"downloads": 681, "likes": 24, "as_of": "2026-10-21"} |
| `overview_sources` | ["https://huggingface.co/driaforall/Tiny-Agent-a-3B"] |

## 技术详解与生态说明

Tiny-Agent-α 是 Dria-Agent-a 的扩展，Tiny-Agent-a-3B 基于 Qwen2.5-Coder 系列训练，面向边缘设备使用。模型采用量化感知训练，以降低量化后的性能退化，主要能力是 Pythonic function calling：用 Python 代码块调用外部工具并输出动作，而不是传统 JSON 函数调用格式。

这种方式支持在一次对话中发起多个同步函数调用，允许自然语言推理与代码动作交错，并可生成带条件逻辑和同步流水线的 Python 程序；生成程序会排除 exec、eval、compile 等有风险的 builtins。模型在 Dria-Pythonic-Agent-Benchmark 上评估，该基准用于评估 Pythonic function calling 能力；表中 Tiny-Agent-a-3B 的 strict 结果为 Pythonic 72、JSON 34。

使用上可通过 dria_agent 包定义 @tool 暴露函数、创建 agent 并运行查询；该包处理模型、工具、代码执行和后端，支持 mlx、ollama 和 transformers，也可直接用 transformers 调用模型。

## 原始核验来源 (Sources)

- [Hugging Face driaforall/Tiny-Agent-a-3B](https://huggingface.co/driaforall/Tiny-Agent-a-3B)